The analysis of emotions for academic performance prediction
DOI:
https://doi.org/10.22279/navus.2022.v12.p01-15.1690Keywords:
emotion analysis, educational data mining, academic performance.Abstract
Identification of emotions, especially in Distance Learning (DL) courses, can be relevant for managers who seek for improving the student's academic performance. This study aims to propose a computational tool for the identification of relationships between predominant emotions in the learning environment and the academic performance of students in the context of distance learning. For this, textual interactions in virtual learning environments (VLE) between teachers and students were used. Natural language processing techniques were used to analyze emotions in a corpus extracted from the databases of a VLE, complemented by identification and performance data obtained from the academic management system. The initial corpus consisted of 1602 messages, with a level of sentence granularity, exchanged in the context of a discipline offered in 2019. From these, 1347 (84.03%) were selected, which could be classified according to the polarity of feelings (Positive, Negative or Neutral) and predominant emotions (Sadness, Joy, Fear, Aversion and Anger). The proposed tool was built over the APIs from IBM's Watson artificial intelligence environment. This tool has the potential to provide tutors and managers with useful information to make decisions to mitigate potential problemsDownloads
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