Gaona García, Paulo AlonsoRestrepo Rodríguez, Andrés Ovidio2024-04-022024-04-022022-08-12http://hdl.handle.net/11349/34171Este documento presenta los resultados obtenidos a partir de la implementación y aplicación de un modelo de learning analytics basado en métricas emocionales, el cual expone dos componentes principales. El primer componente está enfocado en la aplicación de técnicas de analítica de visualización y el segundo, está orientado en la aplicación de técnicas de clustering emocional de series de tiempo de longitud variable. Este modelo, consume un conjunto de datos llamado Emotional Data L2 Interaction (EDaLI), el cual también fue construido en este estudio. Este conjunto de datos cuenta con series de tiempo emocionales capturadas durante la interacción de un grupo de 19 personas con cuatro lecciones de portugués de la aplicación de aprendizaje de segunda lengua Babbel. Adicionalmente, este conjunto de datos se encuentra anotado, especificando las actividades que realizaban los participantes, segundo a segundo durante su interacción. Los resultados obtenidos presentan dos perspectivas, la primera orientada a analítica de visualización, la cual permite observar y comprender el comportamiento emocional y los resultados obtenidos por los participantes a nivel grupal e individual y de esta forma generar recomendaciones iniciales. La otra perspectiva está enfocada en el clustering emocional, donde se obtienen modelos que a partir de métricas como el índice de Silhouette, Davies-Bouldin y Calinski-Harabasz, presentan un nivel medio-alto de cohesión, compactabilidad y separación en los grupos generados, a partir de los datos emocionales analizadosThis document presents the results obtained from the implementation and application of a learning analytics model based on emotional metrics, which exposes two main components. The first component is focused on the application of visualization analytics techniques and the second is oriented on the application of emotional clustering techniques of variable length time series. This model consumes a data set called Emotional Data L2 Interaction (EDaLI), which was also built in this study. This dataset features emotional time series captured during the interaction of a group of 19 people with four Portuguese lessons from the Babbel second language learning app. Additionally, this data set is annotated, specifying the activities carried out by the participants, second by second during their interaction. The results obtained present two perspectives, the first oriented to visualization analytics, which allows us to observe and understand the emotional behavior and the results obtained by the participants at the group and individual level and in this way generate initial recommendations. The other perspective is focused on emotional clustering, where models are obtained that, based on metrics such as the Silhouette, Davies-Bouldin and Calinski-Harabasz index, present a medium-high level of cohesion, compactness and separation in the groups generated, from the emotional data analyzedpdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Learning analyticsMétricas emocionalesInterfaz cerebro-computadoraClustering de series de tiempo de longitud variableAplicaciones de aprendizaje de segunda lenguaAnalítica de visualizaciónbachelorThesisMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicasTecnología educativaSistemas de comunicaciones móviles en la educaciónEnseñanza con ayuda de computadoresInnovaciones educativasOpenAccessVisualization analyticsLearning analyticsEmotional metricsBrain-computer interfaceVariable length time series clusteringSecond language learning applicationsVisualization analyticsAbierto (Texto Completo)