Análisis de la información de foros en cursos MOOC mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural

El aprendizaje online es una de las características de este milenio, debido a la gran cantidad de información que se genera a diario y la accesibilidad a dispositivos para acceder a la web. A partir de este cambio en la perspectiva del aprendizaje varias instituciones a nivel mundial han concebido el nuevo paradigma de la enseñanza online como una oportunidad para globalizar sus programas. Así desde ya hace unos cuantos años, se dictan cursos, seminarios e incluso carreras universitarias por medio de la web, lo que ha generado una gran cantidad de interacción entre docentes y estudiantes ubicados en diferentes partes del mundo, interacción que crea masividad de datos que no han sido explorados, por lo que se pretende en este proyecto realizar tal exploración mediante técnicas de inteligencia artificial. En el presente trabajo se realiza la extracción de los mensajes en foros que se generan a partir de interacción de estudiantes en los cursos abiertos masivos online (MOOC) de la plataforma Udacity(mediante técnicas de scraping), con el fin de rescatar patrones de texto mediante el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (como el reconocimiento de entidades y el análisis de n-gramas) y técnicas de aprendizaje automático(utilizando el algoritmo Naïve Bayes).

• Autor principal: Peñarreta León, Santiago René (author)
• Format: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicat: 2016
• Matèries: Sitios web; Lenguaje natural – Procesamiento; MMOC – Cursos; Aprendizaje online; Ingeniero en sistemas informáticos y computación – Tesis y disertaciones académicas
• Accés en línia: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/13569