Análisis y clasificación de errores, preguntas y respuestas en espacios virtuales de formación profesional sobre desarrollo de software (RESO)
IKUMI + Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación (FAMAF), Universidad Nacional de Córdoba (UNC) + CONICET
La propuesta tiene como objetivo innovar en la formación profesional de desarrollo de software, ayudando en la interacción entre las y los programadores en formación y sus tutores. El desarrollo de un algoritmo que combinará técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y técnicas de procesamiento de programas permitirá clasificar dudas similares y agilizar el acceso al conocimiento por medio de recomendaciones automáticas. A su vez, el algoritmo sugerirá estrategias a los estudiantes para que iterativamente aprendan a realizar mejores preguntas.
Código público generado por el proyecto de Tesis de Francisco Marsiglione (2023) con la dirección de las Dras Emilia Echeveste y Luciana Benotti y en colaboración con la Empresa IKUMI SRL para mejorar la plataforma de enseñanza de programación Mumuki con diversas técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
La documentación completa puede encontrarse en los siguientes capítulos y apéndices correspondientes:
- Análisis y curación de los datos
- Clasificación automática de respuestas de tutores
- Resumenes automáticos útiles para aprender
- La pregunta como herramienta de aprendizaje
- Apéndices