REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

experiencia de usuario, aprendizaje virtual, análisis de sentimiento, minería de datos, enseñanza en línea, DCU, procesamiento lenguaje natural, user experience, UX, e-learning, virtual learning, sentiment analysis, data mining, MeaningCloud, natural language processing, university online learning, user centered design, UCD, NLP, VLE

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

La crisis COVID-19 incrementó el número de usuarios de enseñanza online universitaria, potenciando la importancia de este formato de aprendizaje. Adicionalmente, la normativa ISO 9241-210:2019 marca los estándares internacionales para el diseño de productos, servicios y sistemas de interacción desde la usabilidad, accesibilidad y la experiencia de usuario (User eXperience - UX). Así, con el fin de diseñar interfaces y experiencias de aprendizaje que incluyan motivaciones, sentimientos y necesidades de los usuarios finales se precisa evaluar previamente la UX de estos entornos, con métodos menos generalistas y/o laboriosos de los que actualmente existen.
Este trabajo pretende establecer las bases de un método que permita evaluar automáticamente la UX de plataformas de enseñanza en línea mediante el análisis del sentimiento de los usuarios sobre aspectos concretos de su experiencia de aprendizaje virtual. Para ello, se encuestaron a 2.035 usuarios sobre su experiencia de aprendizaje en línea con un cuestionario y un campo abierto de texto para opinar. La población encuestada eran estudiantes online de postgrados de la Universitat de València y de la Universidad Rey Juan Carlos, y estudiantes universitarios de cursos masivos abiertos en línea de la Universitat Politècnica de València. Las opiniones recopiladas en español de 476 estudiantes se procesaron con la herramienta comercial de análisis de sentimiento y procesamiento del lenguaje natural MeaningCloud, para analizar el sentimiento (positivo, negativo o neutro) sobre aspectos de su experiencia.
Los resultados presentan un nuevo modelo que, por un lado, clasifica ontológicamente categorías y aspectos de la educación en línea con técnicas de análisis de sentimiento, y por otra parte, el modelo agrupa estas categorías según criterios UX presentando una clasificación propia para facilitar la evaluación de experiencias de aprendizaje online de manera concreta y automática.

Palabras clave: experiencia de usuario, aprendizaje virtual, análisis de sentimiento, minería de datos, enseñanza en línea, MeaningCloud, procesamiento lenguaje natural, aprendizaje en línea universitario, diseño centrado en el usuario, UX, DCU, PLN, VLE