El proyecto forma parte del proyecto RACISMMAFF (Estrategias de Posicionamiento en el Discurso del Racismo y la Inmigración: Análisis y Aplicaciones en Prácticas Afectivas de Aprendizaje) con fondos de Ministerio de Ciencia e Innovaciónl (MCIN) y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), liderada por las profesoras Elena Domínguez Romero de la Universidad Complutense de Madrid y Jelena Bobkina de la Universidad Politécnica de Madrid. El objetivo del proyecto se trata de diseñar una estructura para la compilación, almacenamiento y organización eficiente de diferentes subcorpus de estudiantes europeos escritos en distintas lenguas, antes y después de completar un Curso Online Masivo y Abierto (MOOC). La estructura del proyecto se trata de una aplicación web que permite la administración y almacenamiento de subcorpus escritos de manera segura y eficiente para su posterior análisis e interpretación. La aplicación web diseñada tendrá funcionalidades claves como el registro de usuarios para facilitar el análisis de resultados y la recopilación de respuestas a preguntas abiertas y cerradas. Además, contará con un panel de control (dashboard) para los administradores, donde se podrán visualizar los resultados del análisis de las respuestas de todos los usuarios. Por otra parte, la aplicación permitirá la modificación de las preguntas por parte de los administradores, lo que facilitará la evolución y adaptación de la plataforma a futuras investigaciones y necesidades. Todo esto se desarrollará utilizando la técnica de MEAN Stack, con MongoDB como bases de datos, Firebase para el almacenamiento de las imágenes, HTML y Angular para el Front-End, y Express.js y Node.js para el Back-End.
ABSTRACT
This project is part of RACISMMAFF (Stance Strategies in Immigration and Racism-Related Discourse: Analysis and Applications in Affective Learning Practices) funded by Spanish Ministry of Science and Innovation and European Regional Development Fund (ERDF), led by professors Elena Domínguez Romero from the Complutense University of Madrid and Jelena Bobkina from the Polytechnic University of Madrid. The project’s objective is to design a structure for the efficient compilation, storage, and organization of various subcorpus written by European students in different languages, before and after completing a Massive Open Online Course (MOOC). The project structure involves a web application that facilitates the secure and efficient management and storage of written subcorpus for subsequent analysis and interpretation. The designed web application will feature key functionalities such as user registration to facilitate result analysis and the collection of responses to open and closed questions. Additionally, it will be including an administrator dashboard, where the results of the user response analysis can be visualized. The application will also allow administrators to modify the questions, enabling the platform’s evolution and adaptation to future research and needs. The entire project will develop using the MEAN Stack technique, with MongoDB as the database, Firebase for image storage, HTML and Angular for the FrontEnd, and Express.js and Node.js for the Back-End.
El proyecto forma parte del proyecto RACISMMAFF (Estrategias de Posicionamiento en el Discurso del Racismo y la Inmigración: Análisis y Aplicaciones en Prácticas Afectivas de Aprendizaje) con fondos de Ministerio de Ciencia e Innovaciónl (MCIN) y Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), liderada por las profesoras Elena Domínguez Romero de la Universidad Complutense de Madrid y Jelena Bobkina de la Universidad Politécnica de Madrid. El objetivo del proyecto se trata de diseñar una estructura para la compilación, almacenamiento y organización eficiente de diferentes subcorpus de estudiantes europeos escritos en distintas lenguas, antes y después de completar un Curso Online Masivo y Abierto (MOOC). La estructura del proyecto se trata de una aplicación web que permite la administración y almacenamiento de subcorpus escritos de manera segura y eficiente para su posterior análisis e interpretación. La aplicación web diseñada tendrá funcionalidades claves como el registro de usuarios para facilitar el análisis de resultados y la recopilación de respuestas a preguntas abiertas y cerradas. Además, contará con un panel de control (dashboard) para los administradores, donde se podrán visualizar los resultados del análisis de las respuestas de todos los usuarios. Por otra parte, la aplicación permitirá la modificación de las preguntas por parte de los administradores, lo que facilitará la evolución y adaptación de la plataforma a futuras investigaciones y necesidades. Todo esto se desarrollará utilizando la técnica de MEAN Stack, con MongoDB como bases de datos, Firebase para el almacenamiento de las imágenes, HTML y Angular para el Front-End, y Express.js y Node.js para el Back-End.
ABSTRACT
This project is part of RACISMMAFF (Stance Strategies in Immigration and Racism-Related Discourse: Analysis and Applications in Affective Learning Practices) funded by Spanish Ministry of Science and Innovation and European Regional Development Fund (ERDF), led by professors Elena Domínguez Romero from the Complutense University of Madrid and Jelena Bobkina from the Polytechnic University of Madrid. The project’s objective is to design a structure for the efficient compilation, storage, and organization of various subcorpus written by European students in different languages, before and after completing a Massive Open Online Course (MOOC). The project structure involves a web application that facilitates the secure and efficient management and storage of written subcorpus for subsequent analysis and interpretation. The designed web application will feature key functionalities such as user registration to facilitate result analysis and the collection of responses to open and closed questions. Additionally, it will be including an administrator dashboard, where the results of the user response analysis can be visualized. The application will also allow administrators to modify the questions, enabling the platform’s evolution and adaptation to future research and needs. The entire project will develop using the MEAN Stack technique, with MongoDB as the database, Firebase for image storage, HTML and Angular for the FrontEnd, and Express.js and Node.js for the Back-End. Read More
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