Análisis de sentimientos aplicado a la evaluación docente de la Corporación Universitaria Autónoma del Cauca

Autores/as

Palabras clave:

Machine Learning, Evaluación Docente, Educación, Análisis de Sentimientos, Ciencia de Datos

Resumen

La educación es el factor primordial para el desarrollo y progreso de un individuo en la sociedad, es el camino para preparar personas desde la infancia hasta la edad adulta y formar ciudadanos íntegros, con alto nivel de desarrollo intelectual, capaces de lograr sus objetivos con el fin de tener una vida sana y sostenible. La principal figura en el proceso de enseñanza es el aprendiz, sin desconocer el papel y gran impacto que juega el docente quien transfiere sus conocimientos y constituye un eje esencial en las instituciones educativas. En este orden de ideas es importante resaltar que la calidad educativa es el ideal de todo Estado y uno de sus factores de medición es la evaluación del docente, que constituye uno de los indicadores de las metas propuestas en distintas áreas del conocimiento.

El objetivo de este trabajo es analizar la tonalidad de las preguntas abiertas y los comentarios en el marco del proceso de evaluación docente en la Corporación Universitaria Autónoma del Cauca en el periodo comprendido entre 2018 y 2021, mediante el uso de técnicas de análisis de sentimientos.

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Referencias bibliográficas

Ambrocio, Antonio Hernández, Gabriela Ramírez De La Rosa, and Villatoro Tello. 2018. “Un Método Para El Análisis de Sentimientos Bajo Un Enfoque Supervisado Usando Recursos Léxicos A Sentiment Analysis Method Using a Supervised Approach Based on Lexical Resources.” Research in Computing Science 147(6):221–33.

Arceo-Gomez, Eva O., and Raymundo M. Campos-Vazquez. 2019. “Gender Stereotypes: The Case of MisProfesores.Com in Mexico.” Economics of Education Review 72:55–65. doi: 10.1016/j.econedurev.2019.05.007.

Fan, Xumei. 2022. “Teachers’ Perspectives on the Evaluation of Teacher Effectiveness: A Focus on Student Learning Objectives.” Teaching and Teacher Education 110:103604. doi: 10.1016/J.TATE.2021.103604.

Guzmán, Rogelio Zambrano, Rosa Martha, Meda Lara, and Baudelio Lara García. 2005. “Evaluation of University Proffesors by Students Using the Teaching Performance Evaluation Questionnaire (TPEQ).”

Ochoa Sierra, Ligia, Constanza Moya Pardo, Ligia Ochoa Sierra, and Constanza Moya Pardo. 2019. “La Evaluación Docente Universitaria: Retos y Posibilidades.” Folios (49):41–60. doi: 10.17227/FOLIOS.49-9390.

Jockers, Matthew. 2017. “GitHub - Mjockers/Syuzhet: Un Paquete R Para La Extracción de Sentimientos y Arcos Argumentales Basados En Sentimientos Del Texto.” Retrieved June 4, 2022 (https://github.com/mjockers/syuzhet).

Mendoza, Juan. 2019. “GitHub - Jboscomendoza/Lexicos-Nrc-Afinn: Traducción al Español de Los Léxicos Afinn y NRC Para Uso En Procesamiento Natural Del Lenguaje (NLP).” Retrieved June 4, 2022 (https://github.com/jboscomendoza/lexicos-nrc-afinn).

UTADEO. 2019. “¿Sabes Por Qué Es Importante Evaluar a Tu Profesor? | Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano.” Retrieved June 4, 2022 (https://www.utadeo.edu.co/es/noticia/destacadas/home/1/sabes-por-que-es-importante-evaluar-tu-profesor).

Vasco, Isabel Cristina, and Ricardo Monroy. 2014. “Modelo de Evaluación Del Desempeño Docente Autónoma.” 1–54.

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Publicado

07-09-2022

Cómo citar

[1]
V. Cerón Monje, C. E. . Zúñiga Muñoz, S. P. Castillo Landínez, y P. E. Caicedo Rodríguez, «Análisis de sentimientos aplicado a la evaluación docente de la Corporación Universitaria Autónoma del Cauca», EIEI ACOFI, sep. 2022.