Análisis de sentimientos con inteligencia artificial para mejorar el proceso enseñanza-aprendizaje en el aula virtual
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Flores Masías, Edward José; Livia Segovia, José Héctor; García Casique, Alfredo; Dávila Díaz, María ElenaEditorial
Universidad de Granada
Materia
Redes neuronales Enseñanza-aprendizaje Enseñanza virtual Aprendizaje activo Análisis de sentimientos Neural Networks Teaching-learning Virtual teaching Active learning Sentiment analysis
Date
2023-01-01Referencia bibliográfica
Flores Masias, E. J., Livia Segovia, J. H., García Casique, A., & Dávila Díaz, M. E. (2023). Análisis de sentimientos con inteligencia artificial para mejorar el proceso enseñanza-aprendizaje en el aula virtual. PUBLICACIONES, 53(2), 185–216. https://doi.org/10.30827/publicaciones.v53i2.26825
Résumé
Introducción: En los últimos años, el proceso de enseñanza-aprendizaje ha ido cambiando del modo presencial al virtual de forma progresiva a nivel mundial, esto se aceleró significativamente a causa de la pandemia del COVID-19 afectando todos los niveles de la educación, muchos países tuvieron que dar un salto al conocimiento digital, más por necesidad que por crecimiento tecnológico, lo cual originó buscar soluciones a los nuevos problemas a partir del entorno virtual. Hoy en la nueva normalidad, el entorno virtual se desarrollará paralelamente con el entorno presencial. El objetivo de la presente investigación fue identificar el estado emocional que tienen los estudiantes en el aula virtual, para permitir al docente evaluar la percepción que tienen los estudiantes durante su sesión de clase y así mejorar sus estrategias de enseñanza-aprendizaje en tiempo real.
Método: Se propuso una aplicación de inteligencia artificial con redes neuronales que permiten capturar el estado emocional de los estudiantes dentro del aula virtual en tiempo real para mostrar al docente la percepción de sus estudiantes durante la sesión de clase virtual.
Resultados: Los resultados obtenidos muestran el estado emocional de los estudiantes dentro del aula, para que el docente pueda evaluar y así mejore en tiempo real sus estrategias dentro del proceso enseñanza-aprendizaje.
Conclusiones: Se concluye que es una forma eficiente de mejora continua para los procesos del aprendizaje activo dentro del aula en tiempo real. Introduction: In recent years, the teaching-learning process has been changing from face-to-face to virtual mode progressively worldwide, this was significantly accelerated due to
the COVID-19 pandemic, where the classroom went from face-to-face to virtual format, affecting all levels of education, many countries had to make a leap to digital knowledge
more out of necessity than technological growth, which leads to seeking solutions to new
problems from the virtual environment. Today in the new normal from now on, the virtual
environment will be developed in parallel with the face-to-face environment. The objective
of this research was to identify the emotional state that students have in the virtual classroom, to allow the teacher to evaluate the perception that students have during their class
session and thus improve their teaching-learning strategies in real time.
Method: An application in artificial intelligence with neural networks was proposed to capture the emotional state of students in the virtual classroom in real time to show the teacher
the perception of their students during the virtual class session.
Results: The results obtained allow to show the states of the group of students so that the
teacher can perceive the sensation within their students at the time of the class and thus
improve their teaching-learning strategies in real time.
Conclusions: It is concluded that it is an efficient form of continuous improvement for active
learning processes within the classroom in real time.