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metadata.dc.creator:	Caiafa, Macelo Dante Aurelio, Ariel Rodrigo
Titre:	Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de lenguaje natural
Mots-clés:	ENSEÑANZA A DISTANCIA ENSEÑANZA SUPERIOR EVALUACION DEL DESEMPEÑO INVESTIGACION EN MATERIA DE EVALUACION
Editeur:	Universidad Nacional de La Matanza
Référence bibliographique:	Caiafa, M. D. y Aurelio, A. R. (2026). Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de lenguaje natural (Informe del proyecto C2-ING-126 ). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2800
Description:	La analítica del aprendizaje permite medir, recopilar y analizar datos de entornos educativos para optimizar la experiencia formativa. En la educación en línea, evaluar objetivamente la participación de estudiantes y docentes en clases grabadas constituye un desafío, dado que las interacciones no son directamente observables. Este proyecto tuvo como objetivo desarrollar un sistema basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (ML) para analizar y medir la participación en clases virtuales sincrónicas, utilizando transcripciones de registros grabados. La investigación se estructuró en cinco etapas: recolección, procesamiento y elaboración de indicadores de desempeño en las dimensiones conductual, emocional y cognitiva, construcción del modelo de ML, y evaluación y validación. Se empleó Python como lenguaje de programación principal. El trabajo respondió a preguntas clave sobre los parámetros para medir desempeño en entornos virtuales y la aplicación de técnicas de PLN y ML para generar herramientas de medición. Los resultados evidenciaron una clara preponderancia del docente en la formulación de preguntas durante las clases, mientras que la participación estudiantil alcanzó su punto máximo en la clase previa a la fecha de examen, lo que sugiere una mayor interacción en contextos de evaluación inminente. El sistema desarrollado permite identificar variables cuantitativas y elaborar indicadores que representan el compromiso, enfoque y experiencia de los estudiantes. Se concluye que el uso de IA, particularmente PLN y ML, tiene el potencial de transformar la evaluación de entornos de aprendizaje virtuales. Los resultados aportan valor para mejorar los procesos educativos en línea, optimizando la experiencia de aprendizaje mediante herramientas objetivas de medición del desempeño. Fil: Caiafa, Macelo Dante. Universidad Nacioanal de La Matanza; Argentina. Fil: Aurelio, Ariel Rodrigo. Universidad Nacioanal de La Matanza; Argentina.
URI/URL:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2800
Collection(s) :	Investigaciones

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