Categorización automática de respuestas aplicando algoritmos de clasificación supervisada al análisis de las contestaciones de estudiantes a una serie de preguntas tipo test

Abstract

Durante los últimos años se ha evidenciado el creciente interés por el aprendizaje automático para la clasificación y categorización de documentos, textos, preguntas. Esto permite automatizar procesos que si se hicieran con la intervención del ser humano podrían tener un alto costo en tiempo, y abre las puertas para su implementación con sistemas incluyentes para estudiantes con discapacidades físicas. En este artículo se describe un trabajo de investigación que utiliza técnicas de minería de datos para obtener clasificadores que permitan identificar automáticamente las respuestas correctas expresadas por los estudiantes y éstas son asociadas a una pregunta con distintas opciones que son parte del proceso de evaluación de los conocimientos adquiridos de los estudiantes durante su proceso formativo. Atendiendo a estas consideraciones se utilizó un corpus con preguntas de diferentes categorías, donde cada pregunta tenía múltiples opciones factibles para ser seleccionadas; sin embargo a cada pregunta le pertenecía una sola respuesta correcta. Se transcribió las respuestas dadas por los estudiantes de la Modalidad Abierta y a Distancia de la Universidad Técnica Particular de Loja teniendo un total de 12960 transcripciones de las respuestas verbales que se obtuvieron de los estudiantes en español. Los resultados obtenidos mediante diferentes algoritmos de clasificación son presentados, analizados y comparados.