Aplicación de un Emotion Miner en foros de discusión de un curso masivo abierto en línea (MOOC) brasileño: un enfoque que utiliza el algoritmo Naive Bayes

Resumen

En evolución gradual debido a la expansión de los entornos virtuales de aprendizaje, los MOOC proporcionan a los participantes numerosos medios de interacción. Entre estos medios, se destaca el foro de discusión, un entorno que registra diferente información sobre la participación de los estudiantes. Sin embargo, leer todas las publicaciones es una tarea difícil, ya que los MOOC tienden a tener una gran variedad de estudiantes matriculados. En este sentido, la minería de textos puede ayudar a los profesores a obtener conocimientos relevantes sobre las publicaciones de los estudiantes. Teniendo en cuenta estas discusiones, en este estudio se implementó un minero de emociones para foros MOOC, utilizando el lenguaje de programación Python, con el fin de identificar y analizar los sentimientos que cada alumno expresa al interactuar con sus compañeros en estos entornos. Los resultados obtenidos, en experimentos iniciales, indican que el minero demostró ser eficiente en extraer las emociones de los estudiantes, alcanzando una precisión del 40%. Además, mostraron que los sentimientos positivos, como la alegría y la sorpresa, se reflejan en la conclusión de los MOOC, mientras que los sentimientos negativos, como la tristeza y el enfado, son indicativos de abandono del curso.