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dc.contributor.authorSanz-Fayos, Javier
dc.date2021-09-20
dc.date.accessioned2022-01-12T11:24:17Z
dc.date.available2022-01-12T11:24:17Z
dc.identifier.urihttps://reunir.unir.net/handle/123456789/12284
dc.descriptionSometimes, the content and quality of an exam does not match the objectives set for the test. For this reason, it is intended to develop a tool capable of recognizing the answers to the poorest content, providing feedback to the student and/or the teacher. In this work, the influence of keyword recognition is studied as a semi-automatic evaluation method in relation to the final rating of an answer. For achieving this, techniques of segmentation, lemmatization and word sense disambiguation are developed through a selected corpus. Not only keywords are analyzed in the student’s pre-processed response, their synonyms and antonyms collected in two automatically created dictionaries are studied too. The obtained results support the functioning of the developed method but also indicate a lack of relationship between the developed evaluation technique and the real one, evidencing the lack of impact that keywords have on the mark.es_ES
dc.description.abstractEn ocasiones, el contenido y calidad de un examen no se adecúa a los objetivos marcados para la prueba. Por eso, se pretende desarrollar una herramienta capaz de reconocer las respuestas de contenido más pobre, facilitando feedback al estudiante y/o al profesor. En este trabajo, se estudia la influencia del reconocimiento de palabras clave como método de evaluación semiautomático en relación a la calificación final de una respuesta. Para ello, se elaboran técnicas de segmentación, lematización y desambiguación del sentido de las palabras mediante un corpus seleccionado. Además de analizar palabras clave en la respuesta pre-procesada del alumno, se estudian sus sinónimos y antónimos recogidos en dos tesauros creados automáticamente. Los resultados obtenidos avalan el funcionamiento del método desarrollado pero indican una falta de relación entre la técnica de evaluación desarrollada y la real, evidenciando la falta de impacto de las palabras clave sobre la nota.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectevaluación semiautomáticaes_ES
dc.subjectpalabras clavees_ES
dc.subjectprocesamiento del lenguaje naturales_ES
dc.subjectretroalimentaciónes_ES
dc.subjecttesauroes_ES
dc.subjectdictionaryes_ES
dc.subjectfeedbackes_ES
dc.subjectkeywordses_ES
dc.subjectnatural language processinges_ES
dc.subjectsemi-automatic evaluationes_ES
dc.subjectMáster Universitario en Inteligencia Artificiales_ES
dc.titleProcesamiento del Lenguaje Natural para determinar el grado de acierto o validez de una respuesta corta basado en palabras clavees_ES
dc.typemasterThesises_ES
reunir.tag~MIAes_ES


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