Un modelo basado en el Clasificador Naïve Bayes para la evaluación del desempeño docente (Record no. 193706)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02661nab a2200301 a 4500
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20210219163359.0
008 - ELEMENTOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 991125s1985 mx 000 0 spa u
035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA
Número de control de sistema UPN01000221609
049 ## - COLECCIÓN
Colección ART
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Gutiérrez Esparza, Guadalupe
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Filiación guadalupe.gutierrez@upa.edu.mx
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Margain Fuentes, María de Lourdes Yolanda
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Filiación lourdes.margain@upa.edu.mx
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona Ramírez del Real, Tania Aglaé
100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL
Filiación tania.ramirez@upa.edu.mx
222 #0 - TÍTULO CLAVE
Título clave RIED : REVISTA IBEROAMERICANA DE EDUCACION A DISTANCIA
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Un modelo basado en el Clasificador Naïve Bayes para la evaluación del desempeño docente
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 293-313
362 0# - FECHAS DE PUBLICACIÓN Y/O DESIGNACIÓN SECUENCIAL
Fecha de publicación y/o designación secuencial 2017 Volumen 20, número 2
520 3# - NOTA DE RESUMEN, ETC.
Sumario, etc. La evaluación del desempeño docente es un proceso de medición importante en las instituciones de educación superior en México y en el mundo, ya que retroalimenta el desempeño de los docentes con el fin de mejorar las clases y estrategias para beneficio de la educación de los estudiantes. En este trabajo se describe el desarrollo y evaluación de un Modelo Computacional denominado SocialMining, basado en el algoritmo Naïve Bayes, para apoyar el análisis de las opiniones de los estudiantes en el proceso de la evaluación del desempeño docente, llevada a cabo mediante dispositivos móviles. Esta propuesta considera el uso de dispositivos móviles para la recopilación de datos aprovechando su aceptación por parte de los estudiantes en el proceso de educación y aprendizaje. Asimismo, se describe el desarrollo de corpus de subjetividad, el cual consta de un conjunto de términos afectivos relevantes de la evaluación docente para apoyar al algoritmo Naïve Bayes en la clasificación de las opiniones de los estudiantes dentro de las clases: positivo, negativo y neutral. Para medir el desempeño del proceso de la clasificación del Modelo Computacional SocialMining, se utilizan métricas como la matriz de confusión, precisión y la curva de ROC. Se presenta además un caso de estudio, en el cual se recolectan nuevas opiniones de estudiantes de la Universidad Politécnica de Aguascalientes (México) con el fin de probar el desempeño del modelo propuesto en la clasificación. Los resultados obtenidos consideran factible el Modelo Computacional SocialMining para implementarse en instituciones de educación superior
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado EDUCACION SUPERIOR
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado DESEMPEÑO DOCENTE
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado MEXICO
653 0# - TERMINO DE INDIZACION - NO CONTROLADO
Término no controlado DISPOSITIVOS MOVILES
856 4# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="https://dialnet.unirioja.es/ejemplar/466046">https://dialnet.unirioja.es/ejemplar/466046</a>
856 4# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso <a href="DOI: http://dx.doi.org/10.5944/ried.20.2.17717">DOI: http://dx.doi.org/10.5944/ried.20.2.17717</a>
905 ## - TIPO DE MATERIAL
Tipo de material Articulo

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