Aceptación del M-learning: Un Análisis de Sentimientos basado en Minería de Texto
M-Learning Acceptance: A Feeling Analysis based on Text Mining
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Resumen
El desarrollo vertiginoso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) de la última década ha contribuido a la transformación del modelo tradicional de enseñanza aprendizaje, el cual se basa principalmente en clases magistrales presenciales. En la actualidad, se dispone de una gran cantidad de recursos educativos virtuales con contenido multimedia, sistemas tutoriales inteligentes (STI),
objetos virtuales de aprendizaje (OVA) y sistemas expertos (SE),
los cuales tienen la capacidad de imitar a los docentes humanos, tanto en sus habilidades pedagógicas como comunicativas. El objetivo de este artículo es presentar un análisis de sentimientos basado en minería de texto considerando la percepción de las personas sobre el m-learning. Para lograrlo, se analizaron
1.000 comentarios de la red social Twitter en el software para el análisis estadístico RCran 3.4.3. El 83 % de los comentarios fueron clasificados como sentimientos positivos, 2 % muy positivos, 3 % neutrales y 12 % negativos. Por ello, se concluye que es posible conocer y clasificar de manera masiva la percepción de las personas sobre una temática determinada mediante un análisis de sentimientos. Con base en lo anterior se identifica que la mayoría de sentimientos de la muestra considerada fueron positivos, lo que permite afirmar que el m-learning puede llegar a tener una mayor acogida en países de América Latina donde las instituciones de educación superior adoptan estrategias para que los estudiantes usen esta forma de aprendizaje.
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