Pipeline de Procesamiento de Lenguaje Natural para Datos de Evaluación: Un Tutorial Basado en R
Imagen generada por Gemini AI
El artículo describe la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el análisis de las respuestas escritas para evaluaciones educativas. Detalla los pasos fundamentales para la preprocesamiento del texto, la extracción de características y el análisis de datos, preservando la integridad de la sintaxis y la semántica de los examinandos. Un ejemplo basado en R que utiliza la Asignación de Dirichlet Latente ilustra la metodología, sirviendo como una guía práctica para investigadores y profesionales en el campo.
El Proceso de Procesamiento de Lenguaje Natural Mejora las Evaluaciones Educativas
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) se utiliza cada vez más en el análisis de respuestas textuales en evaluaciones educativas. Un artículo reciente describe los pasos esenciales para implementar técnicas de NLP en la medición educativa.
El enfoque del artículo está en limpiar y estructurar las respuestas escritas de los examinados, lo cual es vital para crear datos de entrada que faciliten la extracción de características relevantes. El tutorial guía a los usuarios a través del preprocesamiento de texto, la extracción de características y el análisis de datos de ítems de respuesta construida.
Entre las aplicaciones prácticas se encuentra un ejemplo basado en R que emplea Asignación Dirichlet Latente (LDA), demostrando cómo se puede integrar el NLP en los flujos de trabajo de evaluación educativa. Esto sirve como referencia para aquellos que buscan mejorar su análisis de datos textuales.
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📰 Fuente original: https://doi.org/10.59863/sdyz2049
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