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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 622366 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 622366

Título del libro: Future Of Educational Innovation Workshop Series - Machine Learning-Driven Digital Technologies For Educational Innovation Workshop 2021
Título del capítulo: Sentiment Analysis to Assess Educational Methodologies in a Competency-Based Educational System

Autores UNAM:
SAUL JUAREZ ORDOÑEZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2021

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Palabras clave:

3D printers; Augmented reality; Data handling; E-learning; Learning systems; Students; Topology; Data analyse teaching; Educational innovations; Educational methodologies; Educational systems; Interventional; Mathematic statistics; Mathematics teachings; Rule based; Sentiment analysis; Topological data analysis; Sentiment analysis

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Resumen:

This paper presents the results of rule-based sentiment analysis to assess and adjust several interventional methodologies designed to develop students' mathematical and data-analytical competencies in mathematics, statistics, and data science e-learning courses. Regarding spatial mathematical skills, Tukey's simultaneous tests for the difference of means p=0.05 revealed that the Project-Based Learning methodology using 3D augmented reality and 3D printing obtained a significantly greater mean polarity than other methodologies. The same was true of data-analytical skills development using Research-Based Learning for Digital Storytelling and the Python programming language. Furthermore, feedback sentiment probabilities (positive, negative, and neutral) obtained from the rule-based sentiment analysis naturally defined an intensity-sentiment 3-dimensional model containing the feedback sample data. Persistent homology generated topological summaries of such feedback per semester and educational methodology in persistence diagrams. Amplitude vectors were calculated to quantify the closeness of the persistence diagrams. © 2021 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781665427630
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IEEECONF53024.2021.9733755