Clasificación automática de foros de discusión de acuerdo al dominio cognitivo de la taxonomía de bloom empleando minería de texto y un clasificador bayesiano

Abstract

Este artículo presenta la implementación de un sistema de clasificación automática para categorizar las respuestas de estudiantes a foros de discusión de acuerdo al dominio cognitivo de la taxonomía de Bloom. Diversos estudios se han llevado a cabo en esta área, en esta ocasión la efectividad y desempeño de un clasificador Bayesiano específicamente el clasificador Naïve Bayes son analizados, empleado conjuntamente con técnicas de minería de texto y un conjunto de datos previamente clasificado por expertos. Otro aspecto que se estudia es el determinar si el sistema de clasificación puede compararse o considerarse como un codificador humano. Varias pruebas fueron llevadas a cabo con el objetivo de obtener métricas cuyos valores permitan evaluar el desempeño del clasificador y calidad de los resultados. Los resultados obtenidos indican que usando la arquitectura propuesta es posible lograr los objetivos planteados, sin embargo la efectividad de la clasificación se ve afectada por la calidad de los datos de entrenamiento provocando que se logre buenos resultados para los niveles de la taxonomía de los que se tienen una cantidad considerable ejemplos y malos resultados para los niveles que poseen pocos ejemplos etiquetados.