Para un profesor, reconocer la opinión de un alumno sobre él puede ser bastante difícil. Cuando hay mucha información, leerla toda puede ser complicado, y se necesita una herramienta que permita extraer todos estos datos. En este trabajo se propone una aplicación que permite a los profesores conocer la opinión de sus alumnos. Como parte de la operación de minería de opinión, los comentarios han pasado por varios procesos: se han corregido palabras mal escritas, se han convertido en sinónimos algunas relacionadas al ámbito educativo, y se han convertido en sus respectivos lemas. Para representar los comentarios como datos numéricos se han analizado dos algoritmos de extracción de características: bolsa de palabras y TF-IDF. Por otro lado, para aprender a clasificar los datos, se han explorado tres algoritmos: SVC, Naïve Bayes multinomial y Pasivo Agresivo. El modelo de aprendizaje automático en el que se basa el proyecto ha sido entrenado utilizando comentarios de la Universidad Mariana de Colombia, y alcanza más de un 90% de precisión.