Supervised Sentiment Analysis Algorithms

Sentiment analysis is used to analyse customer sentiment by the process of using natural language processing, text analysis, and statistics. A good customer survey understands the sentiment of their customers—what, how and why they’re saying it. Sentiment dataset can be found mainly in tweets, comments and reviews. Sentiment Analysis understands emotions with the help of software, and it is playing an inevitable role in today’s workplaces. Sentiment analysis for opinion mining has become an emerging area where more research and innovations are done. Sentiment or opinion analysis based on a domain is done using several algorithms. Machine learning is a concept among this area. In this, the main focus is on the supervised sentiment analysis or opinion mining algorithms. Supervised learning is a division coming under machine learning. Different methods of supervised learning and sentiment analysis algorithms are considered and their mode of functioning is studied. Main focus of this paper is on the recent trends of research and studies for sentiment classification, taking into consideration the accuracy of different algorithmic techniques that can be implemented for accurate prediction in sentiment AnalysisCampus Lima Centr

Evaluación integral del desempeño docente, Facultad de Obstetricia Universidad Nacional Hermilio Valdizán Huánuco, 2016

El objetivo del estudio fue conocer la evaluación integral del desempeño docente de la Facultad de Obstetricia de la UNHEVAL 2016. El estudio fue descriptivo, prospectivo y transversal. Con 61 estudiantes, 18 docentes y un Director Académico, quienes respondieron los instrumentos de valoración y según consideraciones éticas. Los resultados de las evaluaciones del desempeño docente por el Director Académico 55.6%, autoevaluación docente 83.3%, pares 77.8% y opinión estudiantil 63.9%; siendo el promedio general de 70.1% con un calificativo de bueno; y con indicadores saber, saber hacer y saber estar por el Director Académico es excelente 77.8%, 66.7% y 44.4%; por autoevaluación es excelente 88.9%, 77.8% y 77.8%; por pares es excelente 77.8%, 50.0% y 44.4% y según opinión de estudiantes es excelente en un 63.9%, bueno 24.6%, mejorable 6.6% y deficiente 4.9%. La comprobación de hipótesis fue con la prueba Tau B de Kendall para un p<0.05, apoyados en SPSS versión 22. Se concluye que al comparar los resultados de la evaluación integral del desempeño docente realizado por el director académico con los pares, autoevaluación docente y opinión estudiantes existen diferencias significativas, calculando un valor de p=0.008, p=0.018 y p=0.000 respectivamente; por tanto, se acepta la hipótesis de investigación

El embarazo adolescente en Perú: estrategias de afrontamiento para el bienestar emocional y la inclusión educativa

 Este trabajo estudia el embarazo adolescente en Perú como una problemática compleja de salud pública, psicológica, biológica, educativa y social, negativa para el desarrollo de la mujer. Frente a esta realidad se realizó la aplicación de estrategias para afrontar el embarazo y mejorar el bienestar emocional de la embarazada en un hospital de la ciudad de Huánuco (Perú). El diseño fue cuasi-experimental, de pre y pos test, con dos grupos conformados por 29 sujetos. Los instrumentos utilizados fueron la escala de evaluación de afrontamiento y el cuestionario de bienestar emocional de la calidad de vida. Después de la intervención, el grupo experimental que recibió las sesiones de estrategia de afrontamiento frente al embarazo tuvo mayor índice de bienestar emocional, disposición al estudio y calidad de vida, manteniéndose estable en los seguimientos posteriores con 24,1%, respecto del grupo control con 3,4%

Evaluación de la influencia e impacto del análisis de video en el nivel de comprensión de gráficos en cinemática: una alternativa de bajo costo y de fácil implementación

This study demonstrates the benefits of implementing video analysis (VA) in physics instruction. It aims at demonstrating that the implementation of VA, in addition to being a low-cost and easy-to-use technique, significantly improves students’ understanding level of graphs in kinematics (ULGK). The study compares the results obtained after applying the Test of Understanding Graphs in Kinematics (TUG-K) on a practical kinematics class in a traditional lecture against one conducted using VA, in order to evaluate the influence of VA on students’ ULGK. The population was comprised of 60 students, 30 per group, from the School of Engineering of the Universidad de Huánuco. The results show that a strong, highly significant point-biserial correlation (rpb = 0.809) (p < 0.0001) exists between these two variables, that VA has an average impact on the ULGK (Hake = 32.5%) and that the ULGK is significantly higher (p < 0.0001) when VA is applied compared to traditional instruction.Este artículo es un estudio que evidencia los beneficios de implementar el análisis de video (AV) en clase de Física. El objetivo de la investigación es demostrar que la aplicación del AV, además de ser una técnica de bajo costo y de fácil uso, mejora significativamente el nivel de comprensión de gráficos en cinemática (NCGC). En el trabajo se comparan los resultados de la parte práctica del tema de cinemática en una clase tradicional y en una con AV, después de aplicar el TUG-K (Test of Understanding Graphs in Kinematics), para evaluar la influencia del AV en el NCGC a 60 alumnos seleccionados de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Huánuco (30 para cada grupo). Los resultados muestran que existe una fuerte correlación biserial puntual (rbp = 0.809) altamente significativa (p < 0.0001) entre estas dos variables, que el AV tiene un impacto medio en el NCGC (Hake = 32.5%) y que el NCGC es significativamente mayor (p < 0.0001) cuando se aplica AV en comparación con la clase tradicional