http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/13645
Tipo de material: | bachelorThesis |
Título : | Student evaluation of teaching: sentiment analysis of student’s comments using transformers models vs. artificial intelligence chats like ChatGPT |
Autor : | Valencia Vallejo, José Luis Ángel Alejandro Vega Bolaños, Inés Micaela Arcos García, Ángel Alejandro |
Director de Tesis : | Navarrete Chávez, Danny Orlando |
Descriptores : | Inteligencia artificial - Investigaciones - Tesis y disertaciones académicas;Educación superior - Innovaciones tecnológicas |
Fecha de publicación : | 6-dic-2023 |
Editorial : | Quito |
Citación : | Tesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2023 |
Páginas : | 48 h |
Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
Resumen : | La SET (Student Evaluation of Teaching) es una herramienta fundamental para el mejoramiento continuo de la calidad educativa, permitiendo a los estudiantes expresar sus pensamientos y comentarios sobre sus instructores. Sin embargo, el proceso de evaluación y análisis de los comentarios de los estudiantes es generalmente manual y consume bastante tiempo al departamento encargado del proceso en las universidades. Para abordar este problema, el estudio se enfoca en la aplicación de análisis de sentimiento mediante modelos de machine learning, específicamente modelos transformers, y chats de inteligencia artificial. Tanto los modelos, como los chats de inteligencia artificial permiten realizar tareas de procesamiento natural del lenguaje (NLP), que facilitan la clasificación de los comentarios en distintas categorías... |
Descripción : | SET (Student Evaluation of Teaching) is a fundamental tool for the continuous improvement of educational quality, allowing students to express their thoughts and comments about their instructors. However, the process of evaluating and analyzing student feedback is usually manual and consumes considerable time for the department in charge of the process in universities. To address this problem, the study focuses on the application of sentiment analysis using machine learning models, specifically transformer models, and artificial intelligence chats. These models, as well as the artificial intelligence chats, allow performing natural language processing (NLP) tasks, which facilitate the classification of comments into different categories... |
URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/13645 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Industrial |
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
212578-212577-213706.pdf | Texto completo | 985.2 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons