Aplicación de la computación afectiva en el análisis de la percepción de los asistentes a una feria de emprendimiento del SENA

Affective computing is an emerging area of research that is focused on the development of systems with the ability to recognize, process, and simulate human emotions with the purpose of improving the interaction between the user and the system. One of the potential fields in which it can be used is marketing, through the study of user perception via the use of sentiment and emotion analysis techniques on the opinions of users with respect to the products and services offered by companies. As a contribution, this article proposes the development of a study on emotion analysis based on the text containing the opinions of the attendees to a virtual entrepreneurship fair called Marketing from Home, which was developed during the pandemic lockdown and co-organized by SENA and Universidad de Cartagena. To carry out this research, four methodological phases were taken into account: exploration and selection of technologies for emotion analysis; cleaning and adapting the text of the opinions; obtaining the percentage distribution of emotions in the text with the opinions; and analyzing the perception of the fair attendees. The study allowed determining the percentage distribution of the six basic emotions (happiness, anger, sadness, euphoria, fear, and boredom) across the text containing the opinions of the attendees to the Marketing from Home virtual fair, in order to obtain the general perception of the logistics, the virtual stands, and the products offered.La computación afectiva es un área de investigación emergente, centrada en el desarrollo de sistemas con capacidad para reconocer, procesar y simular las emociones humanas con el fin de mejorar la interacción entre el usuario y el computador. Uno de los campos potenciales en los que esta puede emplearse es el marketing, a través del estudio de la percepción de los usuarios mediante el uso de técnicas de análisis de sentimientos y emociones sobre las opiniones de los usuarios con respecto a los productos y servicios de las empresas. A manera de contribución, este artículo propone el desarrollo de un estudio de análisis de emociones sobre el texto de las opiniones de los asistentes a una feria virtual de emprendimiento denominada Marketing from Home, la cual fue desarrollada durante el confinamiento de la pandemia y coorganizada por el SENA y la Universidad de Cartagena. Para el desarrollo de esta investigación se tuvieron en cuenta cuatro fases metodológicas: exploración y selección de tecnologías de análisis de emociones; limpieza y adecuación del texto de las opiniones; obtención de la distribución porcentual de las emociones en el texto de las opiniones; y análisis de la percepción de los asistentes a la feria. El estudio permitió determinar la distribución porcentual de las seis emociones básicas (felicidad, enojo, tristeza, euforia, miedo y aburrimiento) sobre el texto de las opiniones de los asistentes a la feria virtual Marketing from Home, de cara a la obtención de la percepción general sobre la logística, los stands virtuales y los productos ofrecidos

Grupos de colaboração : a influência da postura interpessoal na aprendizagem de lógica de programação

Desenvolver a lógica de programação é uma das principais dificuldades enfrentadas pelos calouros dos cursos de graduação na área de Computação e Informática. A aprendizagem com os pares é uma estratégia pedagógica que pode ser utilizada para vencer essas dificuldades, porém a êxito desse processo pode ser influenciado pela disposição dos estudantes em colaborar. Esta pesquisa investigou como se desempenham os alunos de lógica de programação, que integram grupos de Aprendizagem Colaborativa à luz da presença ou ausência de membros que demonstram postura colaborativa solícita. Foi necessário determinar o que caracteriza essa postura interpessoal para, então, reconhecer o afeto solicitude, usando técnicas provenientes da Computação Afetiva. Com o apoio de especialistas, foi constituída uma base para treinamento do algoritmo de mineração de textos, recurso utilizado para classificar os alunos em solícitos e não-solícitos. Com efeito, a partir dos dados e metadados dos discursos gerados durante a interação dos grupos, foram definidos três observáveis, a saber, solicitude, participação e relevância, que constituíram um modelo de Aluno Colaborativo Solícito. O modelo foi implementado em um software de apoio à aprendizagem em grupos, ofertando aos alunos uma interface de colaboração integrada ao ambiente de programação (IDE). Em diferentes etapas, foram analisados, por meio de estudos de caso, 34 grupos de colaboração em situações de aprendizagem de lógica de programação, totalizando 172 participantes, procedentes de sete turmas regulares dos cursos de graduação da área de Computação e Informática da Universidade do Vale do Taquari – Univates. Os resultados mostram que a solicitude é um afeto que exerce influência positiva sobre o desempenho alcançado pelos grupos, devendo ser um ponto de atenção dos docentes na composição ou recomposição dos grupos. Verificou-se que os alunos solícitos são mais participativos e suas contribuições são mais relevantes, ou seja, são mais prestimosos às dúvidas apresentadas por outros colegas. Nos grupos onde há a presença de Alunos Colaborativos Solícitos também há mais interação, promovendo a troca de conhecimentos e, por conseguinte, a melhoria do desempenho, principalmente dos estudantes que demonstraram incialmente mais dificuldades. Com base nos estudos realizados, foram apresentadas recomendações aos docentes de lógica de programação para utilização do método de aprendizagem em grupos de colaboração.Developing programming logic is one of the main difficulties faced by the freshmen in undergraduate courses in Computing and Informatics. Peer learning is a pedagogical strategy that can be used to overcome these difficulties, but the success of this process may be influenced by students' willingness to collaborate. This research investigated how programming logic students, who are part of Collaborative Learning groups, behave in the presence or absence of members who demonstrate a collaborative and supportive stance. This interpersonal stance needed to be characterized to subsequently determine the supportive affection by using Affective Computing techniques. With the support of experts, a training basis was created for the text mining algorithm, allowing students to be classified as supportive or non-supportive. In fact, from data and metadata of the discussions generated during the interaction of students, three observables were defined, namely, supportive, participation, and relevance, which constituted a Supportive Collaborative Student model. The model was implemented through software to support group learning, offering students a collaborative interface integrated into the programming environment (IDE). In different stages, 34 collaboration groups in situations of learning programming logic were analyzed by case studies, totaling 172 participants, coming from seven regular classes of undergraduate courses in Computing and Informatics at Universidade do Vale do Taquari – Univates. The results show that supportive is an affection that exerts a positive influence on the groups’ performance, and this should receive attention from the professors when forming them. The results also indicated that supportive students are more participating, and their contributions are more relevant, i.e., they are more helpful when their peers raise questions. In groups where there is the presence of Supportive Collaborative Students, there is also more interaction which in turn, promotes exchanges of knowledge and, therefore, improved performance, especially for students who initially showed more difficulties. Finally, based on the studies carried out, recommendations to use Collaborative Learning were presented to programming logic professors