En el trabajo que presentamos en esta tesis hacemos inicialmente una revisión de cómo ha ido evolucionando la interacción hombre máquina en el contexto de la computación, desde los primeros y escasos computadores hasta el momento actual, en el que los avances tecnológicos han permitido que, en muchos de los escenarios en los que se desarrolla nuestra vida diaria, estemos rodeados de diversos dispositivos electrónicos con los que interactuamos para hacer uso de alguno de los servicios que ofrecen. Veremos cómo esta difusión tecnológica ha introducido los sistemas de información en ámbitos más allá del contexto del trabajo, como la educación o el hogar, haciendo necesario que se tenga en cuenta en el diseño de los sistemas no sólo la funcionalidad o facilidad de uso sino también otros factores como la experiencia de uso o las emociones que siente una persona al interactuar con el sistema. Además, ha dado lugar a la aparición de los conocidos como ambientes inteligentes, en los que son los sistemas presentes en el entorno los que deben adaptarse al usuario y al contexto en el que se encuentra, adaptación que, dados los nuevos contextos en los tiene lugar la interacción con el usuario, plantea algunos retos. En particular, en el presente trabajo identificamos dos factores clave que los ambientes inteligentes deben tener en cuenta para tomar las decisiones y llevar a cabo las acciones adecuadas para conseguir una mejor adaptación al usuario y al contexto. Estos factores son la influencia de las emociones en la interacción y la utilización de la información contextual histórica. Por ello hacemos una revisión tanto de las propuestas de sistemas de decisión influenciados por emociones existentes en el área de la computación afectiva, como de las propuestas de sistemas sensibles al contexto, mostrando propuestas basadas en sistemas multiagente, redes neuronales, modelos ocultos de Markov, e introduciendo las técnicas metaheurísticas. Recientemente parece haber un sentimiento en la comunidad investigadora sobre la necesidad de aproximaciones híbridas para resolver problemas reales, no existe por desgracia una base sistemática que describa de forma rigurosa como proceder para combinar las distintas aproximaciones existentes. / Mocholí Agües, JA. (2011). SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11225 / Palancia

A presente pesquisa aborda uma investigação interdisciplinar (Educação e Computação) sobre estudos que estabeleceram como foco a influência da afetividade na educação e sobre como reconhecer o desânimo do aluno em interação em um ambiente virtual de ensino e aprendizagem (AVEA) utilizando mineração de dados educacionais (MDE). A afetividade pode influenciar na aprendizagem do aluno, principalmente com relação aos aspectos negativos, frustrações, sensações de solidão, desânimo, fazendo com que o aluno possa, inclusive, desistir de um curso, tornando-se uma problemática no ensino. Identificar esses aspectos em cursos à distância torna-se desafiador para o professor devido à distância temporal e assincronicidade desse meio. Nos cursos à distância, essa possibilidade pode ser permitida através das análises dos dados das interações do aluno no ambiente, porém, o volume de dados existentes torna-se muito grande para ser analisado pelo professor, fazendo com que seja mais difícil realizar essa identificação. Na busca por identificar o estado de ânimo desanimado, esta tese apresenta um Modelo de Predição do Desânimo baseado em comportamento observável e autorrelato armazenados em AVEA, utilizando regras de associação. Para desenvolver o Modelo de Predição do aluno, as variáveis comportamentais indicadoras do desânimo foram evidenciadas na pesquisa, bem como a utilização dos fundamentos e instrumento de Scherer para identificação dos estados afetivos, mais precisamente do estado de ânimo desanimado, que duram por longos períodos, possibilitando sua identificação após determinados fatos terem ocorrido no processo de aprendizagem, o que possibilitou ter uma metodologia de acompanhamento do aluno. As regras de associação foram descobertas devido ao potencial da MDE, que, além de propiciar a inferência e predição, pode ser usada para fornecer apoio tanto ao professor, no processo de ensino e acompanhamento do aluno, quanto ao aluno, no processo de aprendizagem. Nesse contexto, a pesquisa é aplicada ao processo de ensino e aprendizagem utilizando como procedimento técnico experimentos para coleta de dados. Foram feitos experimentos com aplicação de técnicas computacionais para apoio à inferência e geração do modelo de predição. Em cada experimento onde se aplicou a MDE, as melhores regras foram escolhidas com base nas medidas de interesse e presença do estado de ânimo desanimado. A partir dessas melhores regras, uma validação foi realizada em um novo experimento propondo o Modelo de Predição do aluno desanimado em interação no AVEA Moodle. Além de apresentar o Modelo de Predição do Aluno Desanimado, este modelo foi implementado e integrado como ferramenta computacional à plataforma Moodle. A pesquisa justifica-se na medida em que apresenta inovação tecnológica para investigar a influência da afetividade na aprendizagem dentro do contexto da Educação a Distância (EAD) e aplica técnicas computacionais desenvolvendo um Modelo de Predição do Aluno Desanimado, que fornece para o professor uma visão geral do modelo e melhor acompanhamento de seus alunos, através de dashboard, contribuindo na sua prática docente. Logo, a tese apresenta como destaque inovador um produto de pesquisa com utilidade na prática docente no ensino superior, principalmente em cursos EAD, para o reconhecimento de aspectos relacionados à afetividade no contexto educacional. Através da ferramenta computacional, um melhor acompanhamento de alunos desanimados em interação em AVEA pode ser feito pelo professor, permitindo a este fomentar uma metodologia de acompanhamento desses alunos, a fim de minimizar futuras evasões, bem como desistências em cursos e disciplinas, beneficiando a comunidade acadêmica. / This research addresses an interdisciplinary research (Education and Computer) on studies that established focus on the influence of affectivity in education and how to recognize the dismay of student interaction in a virtual teaching and learning environment (VTLE) using educational data mining (EDM). Affection can influence student learning, particularly with respect to the negative, frustration, feelings of loneliness, discouragement, causing the student can even give up a course, becoming a problematic teaching. Identify these aspects in distance courses becomes challenging for the teacher due to the temporal distance and asynchronicity that medium. In distance learning courses, this possibility may be permitted by the data analysis of student interactions in the environment, however, the amount of data becomes too large to be analyzed by the teacher, making it more difficult to carry out such identification. In seeking to identify the state of despondent mood, this thesis presents a prediction model of the observable behavior-based Discouragement and self-report stored in VTLE using association rules. To develop the prediction model student, the indicator behavioral variables of discouragement were evident in the research, and the use of the grounds and Scherer tool to identify the affective states, specifically the state of despondent mood that last for long periods, enabling identification after certain events have occurred in the learning process, making it possible to have a follow-up methodology of the student. Association rules were discovered due to the potential of the EAW, which, besides providing the inference and prediction, can be used to provide support to both the teacher in the teaching and monitoring of the student as the student in the learning process. In this context, the research is applied to the teaching and learning process using as a technical procedure experiments to collect data. experiments were made with application of computational techniques to support the inference and generation of the prediction model. In each experiment where we applied the MED, the best rules were chosen based on measures of interest and presence in the state of despondent mood. From these best rules, a validation was performed on a new experiment proposing the Prediction Model discouraged student interaction in VTLE Moodle. In addition to presenting the Prediction Model of Student Discouraged, this model was implemented and integrated as a computational tool to the Moodle platform. The research is justified in that it presents technological innovation to investigate the influence of affect on learning within the education context Distance Learning and applies computational techniques developing a prediction model Discouraged Student, which provides for the teacher a view general model and better monitoring of their students through dashboard, contributing to their teaching practice. Therefore, the thesis shows how innovative highlight a research product to use in teaching practice in higher education, especially in distance education courses, for the recognition of aspects related to affectivity in the educational context. Through computational tool for better monitoring of disheartened students interacting in VTLE it can be done by the teacher, allowing him to promote a follow-up methodology of these students in order to minimize future evasions and dropouts courses and disciplines, benefiting the community academic. / Esta investigación se ocupa de una investigación interdisciplinaria (Educación e Informática) en los que se estableció el enfoque sobre la influencia de la afectividad en la educación y cómo reconocer la consternación de la interacción del estudiante en un entorno virtual de enseñanza aprendizaje (AVEA) utilizando la minería de datos educativa (MDE). El afecto puede influir en el aprendizaje del estudiante, en particular con respecto a la negativa, frustración, sentimientos de soledad, desánimo, haciendo que el estudiante puede incluso renunciar a un curso, convirtiéndose en una enseñanza problemática. Identificar estos aspectos en los cursos a distancia se convierte en un reto para el maestro debido a la distancia temporal y asincronía ese medio. En los cursos de enseñanza a distancia, esta posibilidad puede ser permitido por el análisis de los datos de las interacciones de los estudiantes en el ambiente, sin embargo, la cantidad de datos es demasiado grande para ser analizados por el profesor, lo que hace más difícil llevar a cabo dicha identificación. Al tratar de identificar el estado de ánimo deprimido, esta tesis presenta un modelo de predicción del desaliento observables basada en el comportamiento y auto-informe almacenado en AVEA las reglas de asociación. Para desarrollar el estudiante modelo de predicción, las variables de comportamiento del indicador de desaliento eran evidentes en la investigación, y el uso de los terrenos y Scherer herramienta para identificar los estados afectivos, específicamente el estado de ánimo deprimido que duran por largos períodos de tiempo, que permite la identificación después de ciertos acontecimientos se han producido en el proceso de aprendizaje, por lo que es posible tener una metodología de seguimiento del estudiante. Reglas de asociación fueron descubiertos debido al potencial de la orden de detención europea, que, además de proporcionar la inferencia y la predicción, se puede utilizar para proporcionar apoyo tanto a la maestra en la enseñanza y el seguimiento del alumno como estudiante en el proceso de aprendizaje. En este contexto, la investigación se aplica al proceso de enseñanza y aprendizaje mediante experimentos como un procedimiento técnico para recopilar datos. experimentos se hicieron con la aplicación de técnicas computacionales para apoyar la inferencia y la generación del modelo de predicción. En cada experimento en el que se aplicó el MDE, las mejores reglas fueron elegidos en base a medidas de interés y presencia en el estado de ánimo deprimido. A partir de estas mejores reglas, una validación se realizó en un nuevo experimento que propone la interacción de los estudiantes desalentado modelo de predicción de AVEA Moodle. Además de presentar el Modelo de Predicción del Estudiante Desalentado, este modelo fue implementado e integrado como una herramienta computacional para la plataforma Moodle. La investigación se justifica porque presenta la innovación tecnológica para investigar la influencia del efecto sobre el aprendizaje en el contexto de la educación a distancia (EAD) y aplica técnicas computacionales en desarrollo un modelo de predicción de Estudiantes Desalentado, que prevé el profesor una vista modelo general y un mejor seguimiento de sus estudiantes a través de tablero de instrumentos, contribuyendo a su práctica docente. Por lo tanto, la tesis muestra cómo destacado innovador de un producto de investigación a utilizar en la práctica docente en la enseñanza superior, sobre todo en los cursos de educación a distancia, para el reconocimiento de los aspectos relacionados con la afectividad en el contexto educativo. A través de la herramienta computacional para un mejor seguimiento de los estudiantes desanimados que interactúan en AVEA se puede hacer por el profesor, lo que le permite promover una metodología de seguimiento de estos estudiantes con el fin de reducir al mínimo las evasivas y abandonos futuros cursos y disciplinas, en beneficio de la comunidad académica.

A presente pesquisa aborda uma investigação interdisciplinar (Educação e Computação) sobre estudos que estabeleceram como foco a influência da afetividade na educação e sobre como reconhecer o desânimo do aluno em interação em um ambiente virtual de ensino e aprendizagem (AVEA) utilizando mineração de dados educacionais (MDE). A afetividade pode influenciar na aprendizagem do aluno, principalmente com relação aos aspectos negativos, frustrações, sensações de solidão, desânimo, fazendo com que o aluno possa, inclusive, desistir de um curso, tornando-se uma problemática no ensino. Identificar esses aspectos em cursos à distância torna-se desafiador para o professor devido à distância temporal e assincronicidade desse meio. Nos cursos à distância, essa possibilidade pode ser permitida através das análises dos dados das interações do aluno no ambiente, porém, o volume de dados existentes torna-se muito grande para ser analisado pelo professor, fazendo com que seja mais difícil realizar essa identificação. Na busca por identificar o estado de ânimo desanimado, esta tese apresenta um Modelo de Predição do Desânimo baseado em comportamento observável e autorrelato armazenados em AVEA, utilizando regras de associação. Para desenvolver o Modelo de Predição do aluno, as variáveis comportamentais indicadoras do desânimo foram evidenciadas na pesquisa, bem como a utilização dos fundamentos e instrumento de Scherer para identificação dos estados afetivos, mais precisamente do estado de ânimo desanimado, que duram por longos períodos, possibilitando sua identificação após determinados fatos terem ocorrido no processo de aprendizagem, o que possibilitou ter uma metodologia de acompanhamento do aluno. As regras de associação foram descobertas devido ao potencial da MDE, que, além de propiciar a inferência e predição, pode ser usada para fornecer apoio tanto ao professor, no processo de ensino e acompanhamento do aluno, quanto ao aluno, no processo de aprendizagem. Nesse contexto, a pesquisa é aplicada ao processo de ensino e aprendizagem utilizando como procedimento técnico experimentos para coleta de dados. Foram feitos experimentos com aplicação de técnicas computacionais para apoio à inferência e geração do modelo de predição. Em cada experimento onde se aplicou a MDE, as melhores regras foram escolhidas com base nas medidas de interesse e presença do estado de ânimo desanimado. A partir dessas melhores regras, uma validação foi realizada em um novo experimento propondo o Modelo de Predição do aluno desanimado em interação no AVEA Moodle. Além de apresentar o Modelo de Predição do Aluno Desanimado, este modelo foi implementado e integrado como ferramenta computacional à plataforma Moodle. A pesquisa justifica-se na medida em que apresenta inovação tecnológica para investigar a influência da afetividade na aprendizagem dentro do contexto da Educação a Distância (EAD) e aplica técnicas computacionais desenvolvendo um Modelo de Predição do Aluno Desanimado, que fornece para o professor uma visão geral do modelo e melhor acompanhamento de seus alunos, através de dashboard, contribuindo na sua prática docente. Logo, a tese apresenta como destaque inovador um produto de pesquisa com utilidade na prática docente no ensino superior, principalmente em cursos EAD, para o reconhecimento de aspectos relacionados à afetividade no contexto educacional. Através da ferramenta computacional, um melhor acompanhamento de alunos desanimados em interação em AVEA pode ser feito pelo professor, permitindo a este fomentar uma metodologia de acompanhamento desses alunos, a fim de minimizar futuras evasões, bem como desistências em cursos e disciplinas, beneficiando a comunidade acadêmica. / This research addresses an interdisciplinary research (Education and Computer) on studies that established focus on the influence of affectivity in education and how to recognize the dismay of student interaction in a virtual teaching and learning environment (VTLE) using educational data mining (EDM). Affection can influence student learning, particularly with respect to the negative, frustration, feelings of loneliness, discouragement, causing the student can even give up a course, becoming a problematic teaching. Identify these aspects in distance courses becomes challenging for the teacher due to the temporal distance and asynchronicity that medium. In distance learning courses, this possibility may be permitted by the data analysis of student interactions in the environment, however, the amount of data becomes too large to be analyzed by the teacher, making it more difficult to carry out such identification. In seeking to identify the state of despondent mood, this thesis presents a prediction model of the observable behavior-based Discouragement and self-report stored in VTLE using association rules. To develop the prediction model student, the indicator behavioral variables of discouragement were evident in the research, and the use of the grounds and Scherer tool to identify the affective states, specifically the state of despondent mood that last for long periods, enabling identification after certain events have occurred in the learning process, making it possible to have a follow-up methodology of the student. Association rules were discovered due to the potential of the EAW, which, besides providing the inference and prediction, can be used to provide support to both the teacher in the teaching and monitoring of the student as the student in the learning process. In this context, the research is applied to the teaching and learning process using as a technical procedure experiments to collect data. experiments were made with application of computational techniques to support the inference and generation of the prediction model. In each experiment where we applied the MED, the best rules were chosen based on measures of interest and presence in the state of despondent mood. From these best rules, a validation was performed on a new experiment proposing the Prediction Model discouraged student interaction in VTLE Moodle. In addition to presenting the Prediction Model of Student Discouraged, this model was implemented and integrated as a computational tool to the Moodle platform. The research is justified in that it presents technological innovation to investigate the influence of affect on learning within the education context Distance Learning and applies computational techniques developing a prediction model Discouraged Student, which provides for the teacher a view general model and better monitoring of their students through dashboard, contributing to their teaching practice. Therefore, the thesis shows how innovative highlight a research product to use in teaching practice in higher education, especially in distance education courses, for the recognition of aspects related to affectivity in the educational context. Through computational tool for better monitoring of disheartened students interacting in VTLE it can be done by the teacher, allowing him to promote a follow-up methodology of these students in order to minimize future evasions and dropouts courses and disciplines, benefiting the community academic. / Esta investigación se ocupa de una investigación interdisciplinaria (Educación e Informática) en los que se estableció el enfoque sobre la influencia de la afectividad en la educación y cómo reconocer la consternación de la interacción del estudiante en un entorno virtual de enseñanza aprendizaje (AVEA) utilizando la minería de datos educativa (MDE). El afecto puede influir en el aprendizaje del estudiante, en particular con respecto a la negativa, frustración, sentimientos de soledad, desánimo, haciendo que el estudiante puede incluso renunciar a un curso, convirtiéndose en una enseñanza problemática. Identificar estos aspectos en los cursos a distancia se convierte en un reto para el maestro debido a la distancia temporal y asincronía ese medio. En los cursos de enseñanza a distancia, esta posibilidad puede ser permitido por el análisis de los datos de las interacciones de los estudiantes en el ambiente, sin embargo, la cantidad de datos es demasiado grande para ser analizados por el profesor, lo que hace más difícil llevar a cabo dicha identificación. Al tratar de identificar el estado de ánimo deprimido, esta tesis presenta un modelo de predicción del desaliento observables basada en el comportamiento y auto-informe almacenado en AVEA las reglas de asociación. Para desarrollar el estudiante modelo de predicción, las variables de comportamiento del indicador de desaliento eran evidentes en la investigación, y el uso de los terrenos y Scherer herramienta para identificar los estados afectivos, específicamente el estado de ánimo deprimido que duran por largos períodos de tiempo, que permite la identificación después de ciertos acontecimientos se han producido en el proceso de aprendizaje, por lo que es posible tener una metodología de seguimiento del estudiante. Reglas de asociación fueron descubiertos debido al potencial de la orden de detención europea, que, además de proporcionar la inferencia y la predicción, se puede utilizar para proporcionar apoyo tanto a la maestra en la enseñanza y el seguimiento del alumno como estudiante en el proceso de aprendizaje. En este contexto, la investigación se aplica al proceso de enseñanza y aprendizaje mediante experimentos como un procedimiento técnico para recopilar datos. experimentos se hicieron con la aplicación de técnicas computacionales para apoyar la inferencia y la generación del modelo de predicción. En cada experimento en el que se aplicó el MDE, las mejores reglas fueron elegidos en base a medidas de interés y presencia en el estado de ánimo deprimido. A partir de estas mejores reglas, una validación se realizó en un nuevo experimento que propone la interacción de los estudiantes desalentado modelo de predicción de AVEA Moodle. Además de presentar el Modelo de Predicción del Estudiante Desalentado, este modelo fue implementado e integrado como una herramienta computacional para la plataforma Moodle. La investigación se justifica porque presenta la innovación tecnológica para investigar la influencia del efecto sobre el aprendizaje en el contexto de la educación a distancia (EAD) y aplica técnicas computacionales en desarrollo un modelo de predicción de Estudiantes Desalentado, que prevé el profesor una vista modelo general y un mejor seguimiento de sus estudiantes a través de tablero de instrumentos, contribuyendo a su práctica docente. Por lo tanto, la tesis muestra cómo destacado innovador de un producto de investigación a utilizar en la práctica docente en la enseñanza superior, sobre todo en los cursos de educación a distancia, para el reconocimiento de los aspectos relacionados con la afectividad en el contexto educativo. A través de la herramienta computacional para un mejor seguimiento de los estudiantes desanimados que interactúan en AVEA se puede hacer por el profesor, lo que le permite promover una metodología de seguimiento de estos estudiantes con el fin de reducir al mínimo las evasivas y abandonos futuros cursos y disciplinas, en beneficio de la comunidad académica.

A presente pesquisa aborda uma investigação interdisciplinar (Educação e Computação) sobre estudos que estabeleceram como foco a influência da afetividade na educação e sobre como reconhecer o desânimo do aluno em interação em um ambiente virtual de ensino e aprendizagem (AVEA) utilizando mineração de dados educacionais (MDE). A afetividade pode influenciar na aprendizagem do aluno, principalmente com relação aos aspectos negativos, frustrações, sensações de solidão, desânimo, fazendo com que o aluno possa, inclusive, desistir de um curso, tornando-se uma problemática no ensino. Identificar esses aspectos em cursos à distância torna-se desafiador para o professor devido à distância temporal e assincronicidade desse meio. Nos cursos à distância, essa possibilidade pode ser permitida através das análises dos dados das interações do aluno no ambiente, porém, o volume de dados existentes torna-se muito grande para ser analisado pelo professor, fazendo com que seja mais difícil realizar essa identificação. Na busca por identificar o estado de ânimo desanimado, esta tese apresenta um Modelo de Predição do Desânimo baseado em comportamento observável e autorrelato armazenados em AVEA, utilizando regras de associação. Para desenvolver o Modelo de Predição do aluno, as variáveis comportamentais indicadoras do desânimo foram evidenciadas na pesquisa, bem como a utilização dos fundamentos e instrumento de Scherer para identificação dos estados afetivos, mais precisamente do estado de ânimo desanimado, que duram por longos períodos, possibilitando sua identificação após determinados fatos terem ocorrido no processo de aprendizagem, o que possibilitou ter uma metodologia de acompanhamento do aluno. As regras de associação foram descobertas devido ao potencial da MDE, que, além de propiciar a inferência e predição, pode ser usada para fornecer apoio tanto ao professor, no processo de ensino e acompanhamento do aluno, quanto ao aluno, no processo de aprendizagem. Nesse contexto, a pesquisa é aplicada ao processo de ensino e aprendizagem utilizando como procedimento técnico experimentos para coleta de dados. Foram feitos experimentos com aplicação de técnicas computacionais para apoio à inferência e geração do modelo de predição. Em cada experimento onde se aplicou a MDE, as melhores regras foram escolhidas com base nas medidas de interesse e presença do estado de ânimo desanimado. A partir dessas melhores regras, uma validação foi realizada em um novo experimento propondo o Modelo de Predição do aluno desanimado em interação no AVEA Moodle. Além de apresentar o Modelo de Predição do Aluno Desanimado, este modelo foi implementado e integrado como ferramenta computacional à plataforma Moodle. A pesquisa justifica-se na medida em que apresenta inovação tecnológica para investigar a influência da afetividade na aprendizagem dentro do contexto da Educação a Distância (EAD) e aplica técnicas computacionais desenvolvendo um Modelo de Predição do Aluno Desanimado, que fornece para o professor uma visão geral do modelo e melhor acompanhamento de seus alunos, através de dashboard, contribuindo na sua prática docente. Logo, a tese apresenta como destaque inovador um produto de pesquisa com utilidade na prática docente no ensino superior, principalmente em cursos EAD, para o reconhecimento de aspectos relacionados à afetividade no contexto educacional. Através da ferramenta computacional, um melhor acompanhamento de alunos desanimados em interação em AVEA pode ser feito pelo professor, permitindo a este fomentar uma metodologia de acompanhamento desses alunos, a fim de minimizar futuras evasões, bem como desistências em cursos e disciplinas, beneficiando a comunidade acadêmica. / This research addresses an interdisciplinary research (Education and Computer) on studies that established focus on the influence of affectivity in education and how to recognize the dismay of student interaction in a virtual teaching and learning environment (VTLE) using educational data mining (EDM). Affection can influence student learning, particularly with respect to the negative, frustration, feelings of loneliness, discouragement, causing the student can even give up a course, becoming a problematic teaching. Identify these aspects in distance courses becomes challenging for the teacher due to the temporal distance and asynchronicity that medium. In distance learning courses, this possibility may be permitted by the data analysis of student interactions in the environment, however, the amount of data becomes too large to be analyzed by the teacher, making it more difficult to carry out such identification. In seeking to identify the state of despondent mood, this thesis presents a prediction model of the observable behavior-based Discouragement and self-report stored in VTLE using association rules. To develop the prediction model student, the indicator behavioral variables of discouragement were evident in the research, and the use of the grounds and Scherer tool to identify the affective states, specifically the state of despondent mood that last for long periods, enabling identification after certain events have occurred in the learning process, making it possible to have a follow-up methodology of the student. Association rules were discovered due to the potential of the EAW, which, besides providing the inference and prediction, can be used to provide support to both the teacher in the teaching and monitoring of the student as the student in the learning process. In this context, the research is applied to the teaching and learning process using as a technical procedure experiments to collect data. experiments were made with application of computational techniques to support the inference and generation of the prediction model. In each experiment where we applied the MED, the best rules were chosen based on measures of interest and presence in the state of despondent mood. From these best rules, a validation was performed on a new experiment proposing the Prediction Model discouraged student interaction in VTLE Moodle. In addition to presenting the Prediction Model of Student Discouraged, this model was implemented and integrated as a computational tool to the Moodle platform. The research is justified in that it presents technological innovation to investigate the influence of affect on learning within the education context Distance Learning and applies computational techniques developing a prediction model Discouraged Student, which provides for the teacher a view general model and better monitoring of their students through dashboard, contributing to their teaching practice. Therefore, the thesis shows how innovative highlight a research product to use in teaching practice in higher education, especially in distance education courses, for the recognition of aspects related to affectivity in the educational context. Through computational tool for better monitoring of disheartened students interacting in VTLE it can be done by the teacher, allowing him to promote a follow-up methodology of these students in order to minimize future evasions and dropouts courses and disciplines, benefiting the community academic. / Esta investigación se ocupa de una investigación interdisciplinaria (Educación e Informática) en los que se estableció el enfoque sobre la influencia de la afectividad en la educación y cómo reconocer la consternación de la interacción del estudiante en un entorno virtual de enseñanza aprendizaje (AVEA) utilizando la minería de datos educativa (MDE). El afecto puede influir en el aprendizaje del estudiante, en particular con respecto a la negativa, frustración, sentimientos de soledad, desánimo, haciendo que el estudiante puede incluso renunciar a un curso, convirtiéndose en una enseñanza problemática. Identificar estos aspectos en los cursos a distancia se convierte en un reto para el maestro debido a la distancia temporal y asincronía ese medio. En los cursos de enseñanza a distancia, esta posibilidad puede ser permitido por el análisis de los datos de las interacciones de los estudiantes en el ambiente, sin embargo, la cantidad de datos es demasiado grande para ser analizados por el profesor, lo que hace más difícil llevar a cabo dicha identificación. Al tratar de identificar el estado de ánimo deprimido, esta tesis presenta un modelo de predicción del desaliento observables basada en el comportamiento y auto-informe almacenado en AVEA las reglas de asociación. Para desarrollar el estudiante modelo de predicción, las variables de comportamiento del indicador de desaliento eran evidentes en la investigación, y el uso de los terrenos y Scherer herramienta para identificar los estados afectivos, específicamente el estado de ánimo deprimido que duran por largos períodos de tiempo, que permite la identificación después de ciertos acontecimientos se han producido en el proceso de aprendizaje, por lo que es posible tener una metodología de seguimiento del estudiante. Reglas de asociación fueron descubiertos debido al potencial de la orden de detención europea, que, además de proporcionar la inferencia y la predicción, se puede utilizar para proporcionar apoyo tanto a la maestra en la enseñanza y el seguimiento del alumno como estudiante en el proceso de aprendizaje. En este contexto, la investigación se aplica al proceso de enseñanza y aprendizaje mediante experimentos como un procedimiento técnico para recopilar datos. experimentos se hicieron con la aplicación de técnicas computacionales para apoyar la inferencia y la generación del modelo de predicción. En cada experimento en el que se aplicó el MDE, las mejores reglas fueron elegidos en base a medidas de interés y presencia en el estado de ánimo deprimido. A partir de estas mejores reglas, una validación se realizó en un nuevo experimento que propone la interacción de los estudiantes desalentado modelo de predicción de AVEA Moodle. Además de presentar el Modelo de Predicción del Estudiante Desalentado, este modelo fue implementado e integrado como una herramienta computacional para la plataforma Moodle. La investigación se justifica porque presenta la innovación tecnológica para investigar la influencia del efecto sobre el aprendizaje en el contexto de la educación a distancia (EAD) y aplica técnicas computacionales en desarrollo un modelo de predicción de Estudiantes Desalentado, que prevé el profesor una vista modelo general y un mejor seguimiento de sus estudiantes a través de tablero de instrumentos, contribuyendo a su práctica docente. Por lo tanto, la tesis muestra cómo destacado innovador de un producto de investigación a utilizar en la práctica docente en la enseñanza superior, sobre todo en los cursos de educación a distancia, para el reconocimiento de los aspectos relacionados con la afectividad en el contexto educativo. A través de la herramienta computacional para un mejor seguimiento de los estudiantes desanimados que interactúan en AVEA se puede hacer por el profesor, lo que le permite promover una metodología de seguimiento de estos estudiantes con el fin de reducir al mínimo las evasivas y abandonos futuros cursos y disciplinas, en beneficio de la comunidad académica.

Tesis por compendio / [ES] Los seres humanos somos por naturaleza seres afectivos, las emociones, el estado de ánimo, nuestra personalidad, o nuestras relaciones con los demás guían nuestras motivaciones y nuestras decisiones. Una de las principales habilidades cognitivas relacionadas con el afecto es la empatía. La empatía es un constructo psicológico cuya definición ha ido evolucionando a lo largo de los años y cuyo significado hace referencia a un amplio abanico de competencias afectivas y cognitivas que son fundamentales en el desarrollo del ser humano como ser social. El uso de la empatía en el ámbito de la inteligencia artificial puede revolucionar la forma en la que interactuamos con las máquinas así como la forma en la que simulamos el comportamiento humano. Por otro lado, hay que tener en cuenta que los seres humanos habitualmente acudimos al uso de distintas palabras como ``triste'' o ``contento'' para expresar o verbalizar el estado afectivo. Sin embargo, estas palabras son simplificaciones que abarcan un amplio espectro de procesos cognitivos y estados mentales. Además, hay que considerar que estas palabras tienen una alta dependencia del idioma y la cultura en la que se utilizan. Por tanto, los modelos de representación computacional de los estados afectivos deben se capaces de adaptarse a distintos entornos culturales y de permitir que un agente exprese o represente, mediante palabras, un determinado estado afectivo. En esta tesis se propone un nuevo modelo de agente empático capaz de adaptar su comportamiento a distintos entornos culturales. Para ello, en primer lugar, se presenta una nueva metodología basada en la experimentación para adaptar un espacio de representación de emociones basado en las dimensiones del placer y la activación para la simulación y el reconocimiento computacional afectivo a diferentes entornos culturales. Los resultados del experimento realizado con hispanohablantes europeos se utilizan para proporcionar un nuevo modelo basado en la lógica difusa para representar estados afectivos en las dimensiones de placer y activación utilizando un enfoque de coordenadas polares. Para demostrar que las diferencias culturales afectan a los valores de placer y activación asociados a cada emoción, el experimento se repitió con participantes portugueses y suecos. En segundo lugar, se presenta un nuevo modelo de elicitación de emociones en agentes afectivos que utiliza lógica difusa. Las emociones generadas en el agente por las reglas de valoración difusa se expresan en el modelo de representación del afecto resultante de los experimentos previamente descritos. Además, se propone un nuevo proceso de regulación del afecto que adapta el estado de ánimo del agente, representado mediante un vector en el espacio placer-activación, cada vez que una emoción es elicitada. En tercer lugar, se propone una formalización de la sintaxis, la semántica y el ciclo de razonamiento de AgentSpeak para permitir el desarrollo de agentes afectivos con capacidades empáticas. Partiendo de las teorías de valoración empática y regulación empática, se modifica la estructura de razonamiento del agente para permitir que la empatía afecte al proceso de toma de decisiones. Finalmente, se presenta un modelo de agente pedagógico empático para la educación sobre buenas prácticas en el uso de las redes sociales. El agente es capaz de reconocer la emoción del usuario cuando interactúa con la red social. En base a la emoción del usuario y su comportamiento en la red social, el agente estima un plan para educar al usuario en el uso correcto y seguro de las redes sociales. / [CA] Els éssers humans som per naturalesa éssers afectius, les emocions, l'estat d'ànim, la nostra personalitat o les nostres relacions amb els altres guien les nostres motivacions i les nostres decisions. Una de les habilitats cognitives principals relacionades amb l'afecte és l'empatia. L'empatia és un constructe psicològic la definició del qual ha anat evolucionant al llarg dels anys i el significat del qual fa referència a un ampli ventall de competències afectives i cognitives que són fonamentals en el desenvolupament de l'ésser humà com a ésser social. L'ús de l'empatia en l'àmbit de la intel·ligència artificial pot revolucionar la forma en la qual interactuem amb les màquines així com la forma en què simulem el comportament humà. D'altra banda, cal tenir en compte que els éssers humans habitualment acudim a l'ús de diferents paraules com ``trist'' o ``content'' per expressar o verbalitzar l'estat afectiu. Tot i això, aquestes paraules són simplificacions que abasten un ampli espectre de processos cognitius i estats mentals. A més, cal considerar que aquestes paraules tenen una alta dependència de l'idioma i la cultura en què s'utilitzen. Per tant, els models de representació computacional dels estats afectius han de ser capaços d'adaptar-se a diferents entorns culturals i de permetre que un agent expresse o represente, mitjançant paraules, un estat afectiu determinat. En aquesta tesi es proposa un nou model d'agent empàtic capaç d'adaptar el seu comportament a diferents entorns culturals. Per això, en primer lloc, es presenta una metodologia nova basada en l'experimentació per adaptar un espai de representació d'emocions basat en les dimensions del plaer i l'activació per a la simulació i el reconeixement computacional afectiu a diferents entorns culturals. Els resultats de l'experiment realitzat amb hispanoparlants europeus es fan servir per proporcionar un nou model basat en la lògica difusa per representar estats afectius en les dimensions de plaer i activació mitjançant un enfocament de coordenades polars. Per demostrar que les diferències culturals afecten els valors de plaer i activació associats a cada emoció, l'experiment es va repetir amb participants portuguesos i suecs. En segon lloc, es presenta un nou model d'elicitació d'emocions en agents afectius que fa servir lògica difusa. Les emocions generades a l'agent per les regles de valoració difusa s'expressen en el model de representació de l'afecte resultant dels experiments descrits prèviament. A més, es proposa un nou procés de regulació de l'afecte que adapta l'estat d'ànim de l'agent, representat mitjançant un vector a l'espai plaer-activació, cada cop que una emoció és elicitada. En tercer lloc, es proposa una formalització de la sintaxi, semàntica i cicle de raonament d'AgentSpeak per permetre el desenvolupament d'agents afectius amb capacitats empàtiques. Partint de les teories de valoració empàtica i regulació empàtica, es modifica l'estructura de raonament de l'agent per permetre que l'empatia afecti el procés de presa de decisions. Finalment, es presenta un model d'agent pedagògic empàtic per a l'educació sobre bones pràctiques en l'ús de les xarxes socials. L'agent és capaç de reconèixer l'emoció de l'usuari quan interactua amb la xarxa social. En base a l'emoció de l'usuari i el seu comportament a la xarxa social, l'agent estima un pla per educar l'usuari en l'ús correcte i segur de les xarxes socials. / [EN] Human beings are, by nature, affective beings; our emotions, moods, personality, or relationships with others guide our motivations and our decisions. One of the main cognitive abilities related to affect is empathy. Empathy is a psychological construct whose definition has evolved over the years and whose meaning refers to a wide range of affective and cognitive competencies that are fundamental in the development of human beings as social beings. The use of empathy in the field of artificial intelligence can revolutionize the way we interact with machines as well as the way we simulate human behavior. On the other hand, it must be considered that human beings usually resort to the use of different words such as ``sad'' or ``happy'' to express or verbalize our affective state. However, these words are simplifications that cover a wide spectrum of cognitive processes and mental states. Moreover, it should be considered that these words have a high dependence on the language and culture in which they are used. Therefore, computational representation models of affective states must adaptable to different cultural environments and to allow an agent to express or represent, by means of words, a given affective state. In this thesis, a new model of empathic agent capable of adapting its behavior to different cultural environments is proposed. To this end, first, a new experiment-based methodology to adapt an emotion representation space based on the dimensions of pleasure and arousal for simulation and affective computational recognition to different cultural environments is presented. The results of an experiment conducted with European Spanish speakers are used to provide a new fuzzy logic-based model for representing affective states in the dimensions of pleasure and arousal using a polar coordinate approach. To prove that cultural differences affect the pleasure and arousal values associated with each emotion, the experiment was replicated with Portuguese and Swedish participants. Secondly, a new model of emotion elicitation in affective agents using fuzzy logic is presented. The emotions generated in the agent by the fuzzy appraisal rules are expressed in the model of affect representation resulting from the previously described experiments. In addition, a new affect regulation process is proposed to adapt the agent's mood, represented by a vector in the pleasure-arousal space, when an emotion is elicited. Third, a formalization of the syntax, semantics and reasoning cycle of AgentSpeak to enable the development of affective agents with empathic capabilities is presented. Drawing on the theories of empathic appraisal and empathic regulation, the agent's reasoning structure is modified to allow empathy to affect the decision-making process. Finally, a model of an empathic pedagogical agent for education on good practices in the use of social networks is introduced. The agent is able to recognize the user's emotion when interacting with the social network. Based on the user's emotion and behavior in the social network, the agent estimates a plan to educate the user in the correct and secure use of social networks. / This thesis has been partially supported by the Generalitat Valenciana and European Social Fund by the FPI grant ACIF/2017/085 and by the Spanish Government project PID2020- 113416RB-I00. / Taverner Aparicio, JJ. (2022). A BDI Empathic Agent Model Based on a Multidimensional Cross-Cultural Emotion Representation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181181 / TESIS / Compendio