Minería De Texto Aplicado Al Análisis De Sentimientos Para La Búsqueda De Patrones De Motivación En Programa De Actualización Docente

Abstract

El objetivo de esta investigación es analizar los sentimientos expresados por los profesores en torno a su participación en un programa de actualización docente. Para ello se utilizó la minería del texto como un proceso de investigación que permite el manejo automático de datos a partir de lenguaje natural, a fin de identificar patrones, descubrir relaciones, tendencias, desviaciones y obtener nueva información para la toma de decisiones en diferentes ámbitos, entre ellos los programas educativos. El estado del arte de este objeto de estudio partió de una conceptualización de la minería de texto y la aplicación de la inteligencia artificial, debido a los aportes significativos que han brindado a la educación y al proceso de análisis de los sentimientos. Se parte del supuesto que se puede proponer la minería de datos para el estudio de percepciones motivacionales en programas de capacitación. La metodología utilizada fue cuantitativa y cualitativa, el análisis del texto se realizó mediante el método AnalyzeSentiment (Google, 2022). Los resultados demuestran que el análisis de las opiniones emitidas por los docentes, atendiendo a preguntas intencionales, puede analizarse para generar un enfoque eficaz en programas de formación. Se concluye que la combinación de métodos de inteligencia artificial para el análisis de lenguaje natural, junto con técnicas de estadística descriptiva y análisis del discurso constituye un enfoque viable para el análisis de datos y sentimientos para mejorar la transmisión de mensajes que se utilizan en el aula de clase.