Browsing by Author "Govea Sotomayor, Jaime Alejandro"

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    Desarrollo de un modelo de análisis de sentimientos enfocado en la encuesta de evaluación docente de una institución educativa superior
    (PUCE - Quito, 2025) Govea Sotomayor, Jaime Alejandro; Escobar Terán, Charles Edisson
    El presente trabajo de titulación aborda el desarrollo, evaluación y comparación de distintos modelos de análisis de sentimientos diseñados específicamente para procesar las respuestas abiertas en las encuestas de evaluación docente de una institución de educación superior. Los modelos desarrollados utilizaron los algoritmos de machine learning Naive Bayes y Random Forest con las técnicas de vectorización Bag of Words y Tf-Idf respectivamente. El tercer modelo se desarrolló utilizando la técnica de vectorización Word2Vec y una arquitectura de una red neuronal recurrente del tipo Long Short-Term Memory. Se aplicó la misma metodología para el entrenamiento de los tres modelos, se realizó un proceso de limpieza, tokenización y lematización de los datos. Luego, se llevó a cabo la vectorización de los datos preprocesados para poder aplicar los algoritmos de clasificación, entrenar los modelos y finalmente evaluarlos sobre un conjunto de datos de prueba. Este enfoque de procesamiento de lenguaje natural posibilita la transformación de datos cualitativos en métricas cuantificables, clasificando automáticamente las opiniones de los estudiantes en tres categorías principales: positivas, negativas y neutras. El objetivo principal de esta investigación es optimizar el proceso de evaluación docente, proporcionando a los coordinadores de carrera una herramienta que reduzca significativamente el tiempo dedicado al análisis de respuestas abiertas. Además, el modelo busca minimizar la subjetividad inherente a la interpretación manual de las evaluaciones, ofreciendo un método más sistemático y objetivo para la valoración del desempeño docente. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad y efectividad del uso de modelos de clasificación para procesar grandes volúmenes de respuestas textuales, proporcionando análisis consistentes y objetivos que facilitan la labor administrativa en la evaluación del personal docente.