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Tesis por compendio ES El uso de nuevas tecnolog as y el n mero de usuarios de sistemas de ense anza online universitaria se han extendido alrededor del mundo en las ltimas d cadas mostrando un mayor incremento con la propagaci n de la pandemia Covid-19 desde 2020 Adicionalmente la normativa ISO 9241-210 2019 establece los est ndares internacionales de calidad para dise ar productos servicios y sistemas de interacci n persona-ordenador que cumplan con requisitos de usabilidad accesibilidad y de experiencia de usuario User eXperience - UX Por tanto el concepto de UX ha cobrado mucha importancia como requisito de calidad Para diversos autores la UX es un concepto multidimensional que incluye las motivaciones sentimientos y necesidades de los usuarios finales Por otra parte el Objetivo de Desarrollo Sostenible ODS 4 de la Organizaci n de las Naciones Unidas ONU para el 2030 persigue asegurar a nivel global una educaci n inclusiva igualitaria para todos y de calidad En este sentido con el fin de dise ar interfaces y experiencias de aprendizaje en entornos universitarios que respeten todas especificaciones de calidad se requiere evaluar previamente la UX de estos entornos de manera autom tica y precisa Por tanto el objetivo principal de esta tesis es identificar las caracter sticas concretas m s relevantes en la UX de entornos de e-learning universitarios que permitan analizar espec fica y autom ticamente el sentimiento de los estudiantes con el fin de asentar las bases para dise ar plataformas de aprendizaje virtual centradas en los usuarios Con esta finalidad el estudio plantea analizar las necesidades y sentimientos de los estudiantes on-line universitarios con m todos digitales avanzados y eficientes de inteligencia artificial Por ello el presente proyecto investiga la aplicaci n de modelos de aprendizaje autom tico de an lisis de sentimiento para la evaluaci n UX Estas t cnicas de inteligencia artificial se han aplicado sobre las respuestas recibidas de entre los m s de 2 000 estudiantes universitarios encuestados procedentes de estudios de posgrado online y de cursos en l nea masivos y abiertos MOOCs Los resultados presentan las bases de un modelo que permite clasificar ontol gicamente categor as o aspectos de la educaci n en l nea universitaria y conocer la polaridad del sentimiento de los usuarios respecto a su experiencia e-learning de manera autom tica De este modo se han podido conocer las opiniones de los estudiantes de manera automatizada con respecto a categor as claves de la ense anza digital Adem s los comentarios de los estudiantes se han clasificado en distintas dimensiones UX e-learning o UXEL Conexiones Sociales y Recursos y Herramientas de Aprendizaje As mismo se ha identificado la polaridad del sentimiento para cada dimensi n En resumen este trabajo ha generado importantes contribuciones a la comunidad cient fica En primer lugar una adaptaci n del cuestionario validado UEQ-S integrado y adaptado a tres plataformas de e-learning para cursos espec ficos de postgrado en la Universitat de Val ncia y en la Universidad Rey Juan Carlos y para MOOCs en la Universitat Polit cnica de Val ncia En segundo lugar esta tesis ha generado una aplicaci n innovadora de m todos de an lisis de sentimiento y aprendizaje autom tico mediante el procesamiento del lenguaje natural para la evaluaci n de la experiencia de usuario de estudiantes universitarios online As este m todo proporciona el an lisis de las opiniones de los alumnos y las clasifica seg n su polaridad en positivas negativas o neutras Y en tercer lugar este trabajo cient fico aporta una ontolog a propia de aspectos para la experiencia de aprendizaje virtual asociada a dimensiones UX con herramientas de an lisis de sentimiento Esta ontolog a clasifica la polaridad de las opiniones de los alumnos por categor as e-learning VLE Profesor Alumno Sonido Imagen Material Ejercicio Evaluaci n y y Comunicaci n CA L s de noves tecnologies i el nombre d usuaris de sistemes d ensenyament en l nia universit ria s han est s al voltant del m n en les ltimes d cades mostrant un major increment amb la propagaci de la pand mia COVID-19 des de 2020 Addicionalment la normativa ISO 9241-210 2019 estableix els est ndards internacionals de qualitat per a dissenyar productes serveis i sistemes d interacci persona-ordenador que complisquen amb requisits d usabilitat accessibilitat i d experi ncia d usuari User eXperience - UX Per tant el concepte de UX ha cobrat molta import ncia com a requisit de qualitat Per a diversos autors la UX s un concepte multidimensional que inclou les motivacions sentiments i necessitats dels usuaris finals D altra banda l Objectiu de Desenvolupament Sostenible ODS 4 de l Organitzaci de les Nacions Unides ONU per al 2030 persegueix assegurar a nivell global una educaci inclusiva igualit ria per a tots i de qualitat En aquest sentit amb la finalitat de dissenyar interf cies i experi ncies d aprenentatge en entorns universitaris que respecten totes especificacions de qualitat es requereix avaluar pr viament la UX d aquests entorns de manera autom tica i precisa Per tant l objectiu principal d aquesta tesi s identificar les caracter stiques concretes m s rellevants en l experi ncia d usuari d entorns d e-learning universitaris que permeten analitzar espec fica i autom ticament el sentiment dels estudiants amb la finalitat d assentar les bases per a dissenyar plataformes d aprenentatge virtual centrades en els usuaris Amb aquesta finalitat l estudi planteja analitzar les necessitats i sentiments dels estudiants en l nia universitaris amb m todes digitals avan ats i eficients d intel lig ncia artificial Per aix el present projecte investiga l aplicaci de models d aprenentatge autom tic d an lisi de sentiment per a l avaluaci de la UX Aquestes t cniques d intel lig ncia artificial s han aplicat sobre les respostes rebudes d entre els m s de 2 000 estudiants universitaris enquestats procedents d estudis de postgrau en l nia i de cursos massius en l nia en obert MOOCs Els resultats presenten les bases d un model que permet classificar ontol gicament categories o aspectes de l educaci en l nia universit ria i con ixer la polaritat del sentiment dels usuaris respecte a la seua experi ncia e-learning autom ticament D aquesta manera s han pogut con ixer les opinions dels estudiants de manera automatitzada respecte a categories claus de l ensenyament digital A m s s han classificat els comentaris dels estudiants en diferents dimensions UX e-learning o UXEL D aquesta manera s han identificat la polaritat del sentiment per a cada dimensi En resum aquest treball ha generat importants contribucions a la comunitat cient fica En primer lloc una adaptaci del q estionari validat UEQ-S integrat i adaptat a tres plataformes d e-learning per a cursos espec fics de postgrau a la Universitat de Val ncia i en la Universidad Rey Juan Carlos i per a MOOCs a la Universitat Polit cnica de Val ncia En segon lloc aquesta tesi ha generat una aplicaci innovadora de m todes d an lisis de sentiment i aprenentatge autom tic mitjan ant el processament del llenguatge natural per a l avaluaci de l experi ncia d usuari d estudiants universitaris en l nia Aix aquest m tode proporciona l an lisi de les opinions dels alumnes i les classifica segons la seua polaritat en positives negatives o neutres I en tercer lloc aquest treball cient fic aporta una ontologia pr pia d aspectes per a l experi ncia d aprenentatge virtual associada a dimensions UX Aquesta ontologia utilitzada amb eines d an lisis de sentiment permet classificar la polaritat de les opinions dels alumnes per categories clau de l e-learning VLE Professor Alumne So Imatge Material Exercici Avaluaci i Comunicaci i agrupar els comentaris en tres dimensions UXEL VLE Connexions Socials i Recursos i Eines d Aprenentatge EN The use of new technologies and the number of users of university online learning systems have spread around the world in the last decades showing a further increase with the spread of the Covid-19 pandemic since 2020 Additionally ISO 9241-210 2019 sets international quality standards for designing human-computer interaction products services and systems that meet usability accessibility and User eXperience UX requirements Therefore the concept of UX has become very important as a quality requirement For several authors UX is a multidimensional concept that includes the motivations feelings and needs of end users On the other hand the United Nations UN Sustainable Development Goal SDG 4 for 2030 aims to ensure inclusive equitable quality education for all globally In this sense in order to design interfaces and learning experiences in university environments that respect all quality specifications it is necessary to evaluate the user experience of these environments automatically and accurately beforehand Thus the main objective of this thesis is to identify the most relevant specific characteristics in the user experience of university e-learning environments that allow specific and automatic analysis of the students feelings in order to lay the foundations for the design of user-centered e-learning platforms To this end the study proposes to analyse the needs and feelings of online university students with digital advanced and efficient artificial intelligence methods Therefore this project investigates the application of machine learning models of sentiment analysis for the evaluation of user experience These artificial intelligence techniques have been applied to the responses received from more than 2 000 university students surveyed from postgraduate online studies and massive open online courses MOOCs The results present the basis of a model that allows ontologically classifying categories or aspects of university online education and knowing the users polarity of feeling about their e-learning experience in an automatic way In this way it has been possible to find out the students opinions in an automated way with regard to key categories of digital teaching In addition student comments have been classified into several UX e-learning or UXEL dimensions Also it has been identified the polarity of sentiment for each dimension To sum up this work has generated four major contributions to the scientific community Firstly an adaptation of the validated questionnaire UEQ-S integrated and adapted to three e-learning platforms for specific postgraduate courses at the Universitat de Val ncia and at the Universidad Rey Juan Carlos and for MOOCs at the Universitat Polit cnica de Val ncia Secondly this thesis has generated an innovative application of sentiment analysis and machine learning methods through natural language processing for the evaluation of the user experience of university online students Therefore this method provides the analysis of learners opinions and classifies them according to their polarity in positive negative or neutral And thirdly this scientific work brings out a proprietary ontology of aspects for the virtual learning experience associated with UX dimensions This ontology used with sentiment analysis tools allows classifying the polarity of student opinions positive neutral negative by key categories of e-learning VLE Teacher Student Sound Image Material Exercise Evaluation and Communication and group the comments in three dimensions UX e-learning or UXEL VLE Social Connections and Learning Resources and Tools Finally these contributions will help to evaluate in an automatic and accurate way several university e-learning environments in order to design user-centered virtual learning experiences more personalised and inclusive for all which suit quality standards and meet UN SDG 4 for 2030 Sanchis Font R 2023 User eXperience evaluation on university virtual learning through sentiment analysis Tesis doctoral Universitat Polit cnica de Val ncia https doi org 10 4995 Thesis 10251 194059 Compendio

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