Emociones y sentimientos en docentes universitarios durante la pandemia del COVID-19

Gabriel Elías Chanchí Golondrino; Mónica Esther Ospino Pinedo; Miguel Ángel García Bolaños

doi:10.52080/rvgluz.26.e5.9

Gabriel Elías Chanchí Golondrino
Mónica Esther Ospino Pinedo
Miguel Ángel García Bolaños

DOI: https://doi.org/10.52080/rvgluz.26.e5.9

Abstract

La pandemia ocasionada por el COVID-19 forzó la adopción de procesos académicos ajustados a la presencialidad remota generando, en los actores involucrados, un conjunto de opiniones y sentimientos producto de la experiencia académica. A partir de lo anterior, este artículo tiene como objetivo analizar la experiencia de docentes universitarios durante la pandemia del COVID-19. El recorrido metodológico concurrió entre la aplicación de instrumentos de evaluación, el pre-procesamiento de los datos, la obtención de la polaridad de las opiniones y el análisis estadístico de las polaridades; convenientemente, se realizó un análisis estadístico y un análisis de sentimientos. El cuestionario de percepción, aplicado a los profesores de la Universidad de Cartagena, se construyó con 22 ítems cerrados y 2 abiertos relacionados con el desarrollo de las actividades académicas durante el confinamiento. Resalta que la percepción positiva sea el doble de la negativa; asimismo, destaca la opinión de los profesores sobre, entre otros aspectos, el cumplimiento del proyecto docente de programas; la flexibilidad académico administrativa; el apoyo de la institución; así como, el compromiso y motivación de los estudiantes; advirtiendo sobre la necesidad de fortalecer el acompañamiento a los estudiantes con problemas de conectividad y sugiriendo la vinculación de una plataforma que incluya herramientas adicionales para promover la interacción en los encuentros sincrónicos.

Author Biographies

Gabriel Elías Chanchí Golondrino

Doctor en Ingeniería Telemática, Magister en Ingeniería Telemática e Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones de la Universidad del Cauca. Profesor de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Cartagena. Email: gchanchig@unicartagena.edu.co

Mónica Esther Ospino Pinedo

Doctorante en Dirección de Proyectos. Magister en Dirección Estratégica de TI, Especialista en Gerencia Educativa e Ingeniera de Sistemas. Directora del Programa Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Cartagena. Email: mospinop@unicartagena.edu.co

Miguel Ángel García Bolaños

Maestrante en Dirección Estratégica en Tecnología de la Información, Especialista en Gerencia Informática e Ingeniero de Sistemas graduado del Politécnico Gran Colombiano - Comfenalco en 1998. Decano de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Cartagena. Email: mgarciab2@unicartagena.edu.co

References

Ainin, S., Feizollah, A., Anuar, N. B., & Abdullah, N. A. (2020). Sentiment analyses of multilingual tweets on halal tourism. Tourism Management Perspectives, 34, 100658. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2020.100658

Almetwazi, M., Alzoman, N., Al-Massarani, S., & Alshamsan, A. (2020). COVID-19 impact on pharmacy education in Saudi Arabia: Challenges and opportunities. Saudi Pharmaceutical Journal, 28(11), 1431–1434. https://doi.org/10.1016/j.jsps.2020.09.008

Chanchí, G., & Córdoba, A. (2019). Análisis de emociones y sentimientos sobre el discurso de firma del acuerdo de paz en Colombia. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, E22, 95–107.

Chanchí, G. E., & Hernandez-Londoño, C. E. (2020). Estrategia basada en TIC para la organización de ferias virtuales de divulgación académica durante la pandemia de COVID-19. Revista ESPACIOS, 41(42), 66–80.

Chang, T. Y., Hong, G., Paganelli, C., Phantumvanit, P., Chang, W. J., Shieh, Y. S., & Hsu, M. L. (2020). Innovation of dental education during COVID-19 pandemic. Journal of Dental Sciences, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.jds.2020.07.011

Chang, W. L., & Wang, J. Y. (2020). A 2020 perspective on “Mine is yours? Using sentiment analysis to explore the degree of risk in sharing economy.” Electronic Commerce Research and Applications, 40, 100934. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2020.100934

Gil-Vera, V. (2018). Análisis de sentimientos sobre el impacto social de proyectos de vivienda en América Latina: el caso un TECHO para mi país (Colombia). Revista Espacios, 39(44), 30.

Jeong, S. Y., Kim, J. W., Kim, Y. S., Joo, H. Y., & Moon, J. H. (2020). Sentiment analysis of nuclear energy-related articles and their comments on a portal site in Rep. of Korea in 2010–2019. Nuclear Engineering and Technology, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.net.2020.07.031

Lin, B., & Zhang, Y. Y. (2020). Impact of the COVID-19 pandemic on agricultural exports. Journal of Integrative Agriculture, 19(12), 2937–2945. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(20)63430-X

Lyu, Y. W., Chow, J. C. C., & Hwang, J. J. (2020). Exploring public attitudes of child abuse in mainland China: A sentiment analysis of China’s social media Weibo. Children and Youth Services Review, 116, 105250. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2020.105250

Malekpour Koupaei, D., Song, T., Cetin, K. S., & Im, J. (2020). An assessment of opinions and perceptions of smart thermostats using aspect-based sentiment analysis of online reviews. Building and Environment, 170, 106603. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106603

Mäntylä, M. V., Graziotin, D., & Kuutila, M. (2018). The evolution of sentiment analysis—A review of research topics, venues, and top cited papers. Computer Science Review, 27, 16–32. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2017.10.002

Martin-Domingo, L., Martín, J. C., & Mandsberg, G. (2019). Social media as a resource for sentiment analysis of Airport Service Quality (ASQ). Journal of Air Transport Management, 78, 106–115. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2019.01.004

Mishra, D. L., Gupta, D. T., & Shree, D. A. (2020). Online Teaching-Learning in Higher Education during Lockdown Period of COVID-19 Pandemic. International Journal of Educational Research Open, 100012. https://doi.org/10.1016/j.ijedro.2020.100012

Montgomery, D. (2004). Diseño y análisis de experimentos (2nd ed.). Limusa Wiley.

Oke, A., Osobajo, O., Obi, L., & Omotayo, T. (2020). Rethinking and optimising post-consumer packaging waste: A sentiment analysis of consumers’ perceptions towards the introduction of a deposit refund scheme in Scotland. Waste Management, 118, 463–470. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2020.09.008

Sánchez-Holgado, P., Martín-Merino, M., & Blanco-Herrero, D. (2020). Del data-driven al data-feeling: Análisis de sentimiento en tiempo real de mensajes en español sobre divulgación científica usando técnicas de aprendizaje automático. Anuario Electrónico de Estudios En Comunicación Social “Disertaciones,” 13(1). https://revistas.urosario.edu.co/xml/5115/511562674006/html/index.html

Saura, J., Reyes-Menendez, A., & Palos-Sánchez, P. (2018). Un Análisis de Sentimiento en Twitter con Machine Learning: Identificando el sentimiento sobre las ofertas de #BlackFriday. Revista Espacios, 39(42), 16.

Soleymani, M., Garcia, D., Jou, B., Schuller, B., Chang, S. F., & Pantic, M. (2017). A survey of multimodal sentiment analysis. Image and Vision Computing, 65, 3–14. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2017.08.003

Trovato, C. M., Montuori, M., Oliva, S., Cucchiara, S., Cignarelli, A., & Sansone, A. (2020). Assessment of public perceptions and concerns of celiac disease: A Twitter-based sentiment analysis study. Digestive and Liver Disease, 52(4), 464–466. https://doi.org/10.1016/j.dld.2020.02.004

Yang, J., Zou, X., Zhang, W., & Han, H. (2021). Microblog sentiment analysis via embedding social contexts into an attentive LSTM. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 97, 104048. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2020.104048

Zvarevashe, K., & Olugbara, O. O. (2018). A framework for sentiment analysis with opinion mining of hotel reviews. 2018 Conference on Information Communications Technology and Society, ICTAS 2018 - Proceedings, 1–4. https://doi.org/10.1109/ICTAS.2018.8368746