Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de lenguaje natural

Caiafa, Macelo Dante; Aurelio, Ariel Rodrigo

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.rights.license	Licencia Atribución 2.5 Argentina (CC BY 2.5 AR)	spa
dc.creator	Caiafa, Macelo Dante	spa
dc.creator	Aurelio, Ariel Rodrigo	spa
dc.date	2026	spa
dc.date.accessioned	2026-06-26T16:53:07Z	-
dc.date.available	2026-06-26T16:53:07Z	-
dc.identifier.citation	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	spa
dc.identifier.uri	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2800	spa
dc.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.	spa
dc.description	Fil: Caiafa, Macelo Dante. Universidad Nacioanal de La Matanza; Argentina.	spa
dc.description	Fil: Aurelio, Ariel Rodrigo. Universidad Nacioanal de La Matanza; Argentina.	spa
dc.format	application/pdf	spa
dc.format.extent	7 p.	spa
dc.language	spa	spa
dc.publisher	Universidad Nacional de La Matanza	spa
dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/UNLAM/CYTMA2-PIDC/C2ING-126/AR.Buenos Aires. San Justo/Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de lenguaje natural	spa
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/	spa
dc.subject	ENSEÑANZA A DISTANCIA	spa
dc.subject	ENSEÑANZA SUPERIOR	spa
dc.subject	EVALUACION DEL DESEMPEÑO	spa
dc.subject	INVESTIGACION EN MATERIA DE EVALUACION	spa
dc.title	Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de lenguaje natural	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/report	spa
dc.type	info:ar-repo/semantics/informe técnico	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion	spa
Aparece en las colecciones:	Investigaciones

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