Modelo de learning analytics basado en métricas emocionales para aplicaciones móviles de aprendizaje en segunda lengua (2022)
Este documento presenta los resultados obtenidos a partir de la implementación y aplicación de un modelo de learning analytics basado en métricas emocionales, el cual expone dos componentes principales. El primer componente está enfocado en la aplicación de técnicas de analítica de visualización y el segundo, está orientado en la aplicación de técnicas de clustering emocional de series de tiempo de longitud variable. Este modelo, consume un conjunto de datos llamado Emotional Data L2 Interaction (EDaLI), el cual también fue construido en este estudio. Este conjunto de datos cuenta con series de tiempo emocionales capturadas durante la interacción de un grupo de 19 personas con cuatro lecciones de portugués de la aplicación de aprendizaje de segunda lengua Babbel. Adicionalmente, este conjunto de datos se encuentra anotado, especificando las actividades que realizaban los participantes, segundo a segundo durante su interacción. Los resultados obtenidos presentan dos perspectivas, la primera orientada a analítica de visualización, la cual permite observar y comprender el comportamiento emocional y los resultados obtenidos por los participantes a nivel grupal e individual y de esta forma generar recomendaciones iniciales. La otra perspectiva está enfocada en el clustering emocional, donde se obtienen modelos que a partir de métricas como el índice de Silhouette, Davies-Bouldin y Calinski-Harabasz, presentan un nivel medio-alto de cohesión, compactabilidad y separación en los grupos generados, a partir de los datos emocionales analizados