| Resumo: | Los sistemas de recomendación (RecSys) para aplicaciones de e-learning han supuesto un gran desarrollo en la educación personalizada, ya que pueden adaptar y ajustar los contenidos y el ritmo pedagógico a las necesidades de cada estudiante. Esto puede mejorarse aún más cuando estos sistemas consideran no solo el nivel de conocimiento de los estudiantes, sino también el contexto afectivo en un momento dado. A pesar de esto, el enfoque tradicional que incluye el contexto afectivo dentro de un RecSys normalmente reduce su aplicación a detectar un conjunto de estados del usuario y ajustar el mismo contenido con esa información. Otras soluciones clásicas incluyen el uso de información afectiva para enviar algunos mensajes predefinidos para, por ejemplo, reforzar la motivación. Sin embargo, como se ha demostrado en estudios filosóficos, psicológicos y pedagógicos, las dimensiones humanas están todas entrelazadas, lo que significa que el proceso de aprendizaje no sólo debe reducirse a las dimensiones racional e intelectual, sino que también debe abordarse directamente desde las afectivas. Esto es algo que sostiene la corriente de la pedagogía poética, defendiendo que la poesía puede usarse como un método complementario a los procesos de aprendizaje tradicionales, ya que puede contribuir al aprendizaje de conceptos, valores... y la forma de lograrlo es a través de la conexión afectiva establecida entre el alumno y el poema. La presente memoria muestra una investigación y propuesta de cómo incluir la poesía pedagógica dentro de un RecSys. Inicialmente se revisa la estructura genérica de un RecSys afectivo. Con ello se indican posibles extensiones de algunas de las ontologías bien establecidas en el campo de los RecSys para incorporar la poesía pedagógica dentro de ellos con el objetivo de facilitar la interoperabilidad. Después de eso, la memoria analiza uno de los componentes principales que deben incluirse, el análisis automático de poesía con técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para recomendar poesía personalizada a los estudiantes. Esto se hace considerando conjuntamente dos enfoques para generar las recomendaciones de cada poema, la información semántica y la afectiva. El primer enfoque estudia diferentes técnicas de representación semántica del texto que abarcan desde los enfoques tradicionales, basados en semántica distribucional, hasta las soluciones contextuales más recientes, como BERT. La investigación en esta área también incluye la exploración de técnicas de composición semántica de textos, abordando aproximaciones de combinación de representaciones vectoriales de términos aislados (word embeddings) para encontrar representaciones semánticas de fragmentos de texto más largos. El segundo enfoque incluye, a partir de un corpus público en el que se asignan diferentes valores afectivos a palabras individuales, investigar la posibilidad de combinar esa información a nivel de palabra dentro de rasgos genéricos a nivel de texto, para usarlos después y poder seleccionar poemas según el estado afectivo del estudiante en un momento dado. Toda la investigación se realiza para el caso de uso específico de sonetos en castellano de los últimos cinco siglos. La valoración de propuestas se analiza gracias un equipo de expertos en el dominio poético de la UNED (POSTDATA). Ellos proporcionarán anotaciones afectivas a nivel de texto completo para los sonetos. Esto servirá para ver la relación de las anotaciones supervisadas globales respecto a las resultantes de agregar el valor afectivo de las palabras individuales. Junto con ello se incluyen anotaciones para estudiar la posible correlación entre la información afectiva de los sonetos, determinados trastornos psicológicos y si coinciden con la recuperación semántica. También proporcionarán anotaciones para estudiar las distintas alternativas de funciones de composición semántica. Las propuestas también se analizan con usuarios reales durante la feria AULA en IFEMA (Madrid) en un taller llamado "Te receto un soneto" mediante el uso de un asistente virtual que actúa como un sistema de recuperación de información que recomienda poesía personalizada dado una consulta de texto de entrada.
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