Examinando por Autor "Rodríguez Anaya, Antonio"
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Publicación Análisis de entornos colaborativos con tecnologías de análisis de redes y Learning Analytics(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, 2023-09) Adame Toledano, Félix; Rodríguez Anaya, AntonioEl presente Trabajo Fin de Máster consiste en la realización y prueba de una aplicación que permita el análisis de sentimientos y emociones, así como el análisis de la red social subyacente de los foros de los cursos virtuales de los diferentes estudios que se pueden cursar en la UNED y por extensión se puede utilizar para analizar otros foros o cualesquiera colecciones de mensajes o textos. Sobre la base teórica y práctica de trabajos previos se ha construido una aplicación que pretende ser más amigable y fácil de usar y con un potencial uso práctico y de investigación. Este trabajo se apoya en dos trabajos previos dentro del ámbito de la UNED, como son otro trabajo de fin de máster de la alumna Andrea Rey Presas y la aplicación web appForum , presentada en las XI Jornadas de Investigación en Innovación Docente de la UNED, si bien es importante reseñar que esta es una aplicación totalmente distinta a cualesquiera otras, tanto en lo que se refiere a la filosofía como a la funcionalidad, presentación, etc. Lo que aquí nos encontramos es una aplicación de escritorio con una interfaz gráfica basada en Tkinter (Python). Se organiza en diferentes módulos funcionales, destacando el módulo de modelos e informes, el cual permite obtener un resumen de los análisis realizados y generar un informe automático en formato PDF. De los mencionados trabajos se han aprovechado algunas estructuras algorítmicas de los mismos, se ha extendido la funcionalidad, se ha creado una interfaz lo más amigable posible y se ha dotado de flexibilidad para poder trabajar con diferentes tipos de archivos, así como configuraciones de los mismos. Se propone un método alternativo para el descubrimiento de sentimientos de los mensajes. Dicho método consiste en la combinación lineal de varios métodos, cuya fórmula es configurable. Respecto del análisis de emociones se realizan dos análisis diferentes que pueden compararse. Un primer análisis basado en regiones de Russell a partir de un corpus de términos etiquetados con valores de valencia y excitación. El segundo método consiste también en la utilización de un corpus de términos, pero en este caso se les han asignado puntuaciones para cada una de varias emociones consideradas primarias. Este segundo método se ha probado con el corpus de 2.226 palabras puntuadas para cinco emociones primarias creado por (Ferré et al.) en el trabajo Moved by words: Affective ratings for a set of 2,266 Spanish words in five discrete emotion categories. La aplicación se ha probado con datos reales de foros de la UNED anonimizados y se ha utilizado como herramienta para analizar sentimientos en otro trabajo fin de máster: Estudio sobre la búsqueda de mentor utilizando aprendizaje automático realizado por D. Juan García Ruiz y dirigido también por el Dr. Antonio Rodríguez Anaya.Publicación Análisis de redes sociales dinámicas de aprendizaje colaborativo(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial, 2023-06) Alarcón Rubio, David; Rodríguez Anaya, AntonioEl aprendizaje en redes sociales ha revolucionado la forma en que adquirimos conocimientos y nos relacionamos con los demás. A través de estas plataformas, podemos interactuar, colaborar y compartir ideas con personas de todo el mundo. El análisis de redes sociales aplicado a entornos educativos nos permite comprender las interacciones y la estructura social en la comunidad educativa en línea. Estas herramientas nos ayudan a evaluar el progreso de los estudiantes, identificar líderes y fomentar la colaboración efectiva. En este trabajo, se explora el impacto de los factores de diseño temporal en las redes sociales, centrándose en el análisis de los mensajes de los foros de las asignaturas. Utilizando técnicas de análisis de redes sociales y procesamiento del lenguaje natural, se extraen medidas de las interacciones de los estudiantes en los foros, así como del sentimiento y las emociones expresadas en los mensajes. Estas medidas se utilizan en procedimientos de aprendizaje automático supervisado para predecir la posibilidad de que un estudiante abandone la asignatura. Para capturar las dinámicas temporales de la red y mejorar la utilidad de la predicción, se experimenta con diferentes medidas temporales, como el rango de tiempo analizado del foro, la subdivisión en bloques y su tamaño, así como el uso de sistemas de bloques secuenciales o encadenados en la obtención de las métricas de centralidad. Además, se sigue la teoría social del aprendizaje y se analiza cómo afectan a la predicción parámetros como la obtención de medidas ponderadas de la red social, el uso de medidas personales o globales, y la inclusión de medidas del sentimiento y la emoción. En conclusión, el análisis de redes sociales dinámicas con rangos de tiempo variable ha demostrado ser útil en la predicción del abandono de los estudiantes. Sin embargo, es necesario considerar varios factores, como el porcentaje de cobertura temporal, la subdivisión en bloques y la cantidad de información analizada, para obtener resultados más precisos y significativos en la predicción. Las decisiones metodológicas relacionadas con la configuración temporal de las redes sociales dinámicas son fundamentales para evaluar la eficacia de la predicción del abandono de los estudiantes en una asignatura específica. El uso de rangos temporales dinámicos y la subdivisión de bloques secuenciales o encadenados tienen una gran importancia en la captura de la evolución temporal de las interacciones en las redes sociales y in impacto en la predicción del abandono de los estudiantes. En conjunto, este trabajo destaca la importancia del análisis de redes sociales dinámicas en el contexto educativo. Proporciona ideas valiosas sobre cómo aprovechar la información de las interacciones en las redes sociales y cómo aplicar técnicas de aprendizaje automático para mejorar la predicción del abandono de los estudiantes. Las conclusiones obtenidas contribuyen al avance de la investigación en este campo y brindan recomendaciones para futuros estudios y aplicaciones prácticas en el ámbito educativo.Publicación Análisis y estudio de actividad e interacción de usuarios en la plataforma Ágora de la UNED e implementación de un sistema que realice y plasme visualmente dicho análisis(2024-06) García Mateos, Rubén; Rodrigo Yuste, Álvaro; Rodríguez Anaya, AntonioEn el siguiente trabajo se realizará el análisis y estudio de las interacciones de los usuarios en el foro de las asignaturas “Minería de datos en educación y modelado del estudiante” y “Sistemas interactivos de enseñanza/aprendizaje”, que están presentes en la plataforma Ágora de la UNED. Por otro lado, se realizará la implementación de una herramienta que permita plasmar, visualizar y analizar dicho estudio previo por parte del equipo docente. Para ello, se utilizarán técnicas de aprendizaje automático, análisis de redes sociales y minería de textos. Para la implementación de la herramienta se hará bajo el lenguaje de programación Python y sus respectivas librerías más comunes de Machine learning como son Scikit learn, Pandas, Numpy, Matplotlib…etc. En el análisis realizado a las diferentes asignaturas, se ha podido comprobar que en ellas siempre hay un representante o nodo influyente por el que circula gran parte de la información relevante, además de coincidencias en grupos similares como son alumnos muy activos, semiactivos e inactivos cuando se aplican las técnicas de agrupamiento. Los alumnos semiactivos son aquellos que se centran en la lectura de los foros y la navegación por la plataforma, pero no en la interacción directa con el resto. En los grafos visualizados, la mayoría de los nodos están bien conectados y presentan una buena actividad en la red. Como conclusión general podemos indicar que gran parte de los usuarios de la plataforma interactúan de forma activa al principio del curso y se presenta una atención especial a los mensajes relacionados con la evaluación y prácticas de las asignaturas. Gran parte de los usuarios responde a las presentaciones, y a medida que avanza el curso virtual, se van alejando las interacciones y mensajes enviados a la plataforma.Publicación Aplicación de análisis de las interacciones y modelado del estudiante(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, 2024-02) Sánchez Villarejo, Juan Manuel; Luque Gallego, Manuel; Rodríguez Anaya, Antonio; Luque Gallego, ManuelLas plataformas de aprendizaje online son a día de hoy, herramientas imprescindibles en cualquier actividad educativa. Estas plataformas ofrecen, entre otros servicios, el de foros, que son utilizados para que los estudiantes se comuniquen con el equipo docente o entre sí. El objetivo del proyecto es continuar con el desarrollo de una aplicación que permita incorporar los datos de los foros asociados a los cursos virtuales de la UNED, gestionar y manipular dichos datos desde la propia aplicación y generar información de salida que facilite al responsable de la asignatura el proceso de análisis de la interacciones y modelado del estudiante, y así poder establecer procesos de mejora. El proyecto amplía la funcionalidad y profundiza en los métodos de minería de datos orientados al entorno educativo y en la integración de la información generada por la aplicación con las herramientas más avanzadas actualmente en materia de gestión, así como representación de gráficos. Se realiza un proceso de modelado del estudiante, sobre todo de su componente social, con la finalidad de ofrecer información útil para la gestión de actividades de aprendizaje colaborativo. Las tecnologías empleadas para llevar a cabo el proyecto han sido entre otras Spring Tool Suite, el cual ha permitido crear toda la aplicación a través del lenguaje de programación Java, y utilizándose tecnologías y lenguajes como HTML, PhpMyAdmin, Spring JPA y Thymeleaf para la creación de la aplicación y para la gestión de bases de datos. Por ´ultimo, se ha usado una base de datos MariaDB y tecnología de contenedores Docker para encapsular toda la aplicación y facilitar el despliegue y ejecución de la misma.Publicación Estudio sobre la búsqueda de mentor utilizando aprendizaje automático(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, 2023-09) García Ruiz, Juan; Rodríguez Anaya, AntonioLa mentoría es una relación de desarrollo personal en la cual una persona más experimentada o con mayor conocimiento ayuda a otra menos experimentada o con menor conocimiento. La persona que recibe la mentoría ha sido llamada tradicionalmente como protegido, discípulo o aprendiz. El proceso de búsqueda de candidatos a ser tutores o mentores se entiende como la combinación deliberada de personas para formar un todo previsto. Uno de los desafíos más críticos es decidir quién sería un buen mentor de otro alumno. Es necesario una supervisión que debe completar un proceso de varios pasos, incluida la búsqueda, identificación y elección de candidatos. El propósito de este Trabajo de Fin de Máster es el de, como su propio nombre indica, generar una propuesta de solución que recomiende mentores teniendo en cuenta factores como la información sobre las interacciones sociales de los individuos con la comunidad como un todo y con cada individuo por separado, o los criterios de agrupamiento debido a expertos. Con este fin, se utilizará análisis de redes sociales, análisis de sentimientos y técnicas de aprendizaje automático. Como resultados de este trabajo, se proporciona una propuesta de algoritmo de generación de duplas en la que, haciendo uso de clustering, modularidad y análisis de sentimientos, se obtienen los miembros de esta, de manera que sean lo más compatible posibles. Además de esto, se presentará una propuesta de proyecto para el desarrollo de una aplicación funcional basado en este algoritmo. Finalmente, se añaden conclusiones sobre otros posibles acercamientos o consideraciones que podrían tenerse en cuenta para la mejora del modelo (como el uso de datos estáticos o estudiar más en detalle la utilidad del análisis de sentimientos). Así, se describirá en los dos primeros capítulos (‘Introducción’ y ‘Estado de la cuestión’) las circunstancias actuales que han motivado la realización de este trabajo, así como en las diferentes hipótesis que se ha apoyado. Para comprobar la exactitud de estas cuestiones, se realizará una serie de análisis que recorrerá todo el proceso de minería de datos (extracción de datos, preprocesamiento, procesamiento y validación de los resultados) que se recogerán en el capítulo ‘Estudio’ y que se usará de base para la propuesta de solución que se presentará en la ‘Propuesta de proyecto’. Finalmente, en ‘Conclusiones y trabajos futuros’ se comentarán los resultados obtenidos en la realización de este trabajoPublicación Prospección de la colaboración utilizando herramientas de minería de datos en ambiente abiertos de aprendizaje colaborativo con el objetivo de mejorar la gestión del proceso de colaboración(Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial, 2009-12-17) Rodríguez Anaya, Antonio; González Boticario, JesúsLa motivación de esta tesis ha sido la mejora del aprendizaje en un entorno de educación a distancia. Debido a sus condicionamientos se aconseja el uso de la colaboración como estrategia educativa y la nuevas técnicas de información y comunicación hacen posible su uso en entornos de e-learning. Sin embargo, que haya servicios para poder colaborar no significa que suceda el aprendizaje colaborativo. El modelo de la experiencia de aprendizaje colaborativo debe cumplir una serie de condiciones como la de analizar la colaboración que se produce de manera regular y frecuente. Debido a la diversidad de los estudiantes en la educación a distancia y a las recomendaciones de centrarse en el estudiante, el control sobre los procesos que intervienen en el aprendizaje es responsabilidad de los propios estudiantes. Un ejemplo de estudiantes de la educación a distancia son los alumnos de la UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia), los cuales controlan su aprendizaje por lo que también deben controlar sus procesos de colaboración en un entorno colaborativo. Los condicionamientos de la educación a distancia, las condiciones que un entorno colaborativo debe cumplir y el control de los estudiantes sobre los procesos de colaboración, aconsejan realizar un análisis de lo que sucede en el entorno colaborativo para obtener valoraciones sobre la colaboración de forma regular y frecuente para asegurarse y mejorar el aprendizaje colaborativo con la menos intervención directa de los participantes en la experiencia. Éste ha sido el trabajo descrito en esta tesis. Se ha propuesto una experiencia de aprendizaje colaborativo durante los cursos 2006/2007, 2007/2008 y 2008/2009. Durante esos cursos se ha analizado mediante las interacciones en los foros del entorno la colaboración realizada y se han propuesto dos métodos de inferencia basados en tecnologías de aprendizaje automático. Durante el curso 2008/2009 se ha modelado los estudiantes según la colaboración utilizando uno de los dos métodos de inferencia propuesto. Con el modelo creado se han construido cuatro herramientas, las cuales mostraban distintas partes del modelo para entender cual de ellas era más útil y de dos estrategias de visualización distintas, una de ella mostraba la información, y la otra permitía la gestión de la misma desde un punto de vista escrutable. Las aportaciones de esta tesis al campo del modelado del estudiante en entornos colaborativos han sido evaluadas. Se ha propuesto un método de comparación de los dos métodos de inferencia utilizando los datos de los tres cursos. La información almacenada en el modelo de colaboración del estudiante y la forma de mostrar dicha información han sido evaluados utilizando distintas fuentes centradas en el estudiante. Se concluye que un método de análisis de la colaboración de forma regular y frecuente con la menor intervención directa de docentes o estudiantes es posible y que dicha información ayuda a mejorar el control del proceso de colaboración por lo que se alcanza mayor aprendizaje colaborativo. La generalidad del modelo educativo y sus componentes hace posible que se pueda utilizar en otros entornos colaborativos. Hay puntos abiertos que no cierra esta tesis como son la mejora de la exactitud de las inferencias de los métodos propuestos y su comparación con otros, así como la mejora del uso de las herramientas que utilizan la información inferida sobre la colaboración para la mejora del control de la colaboración, sobre todo aquellas que utilizan la estrategia de escrutabilidad.