Aplicação de processamento de linguagem natural - uma ferramenta de apoio à correção de questões dissertativas
No contexto da educação a distância (EAD), que tem visto uma expansão global, um dos desafios mais significativos reside na escalabilidade da avaliação de questões dissertativas. Este desafio afeta a eficiência dos tutores e a qualidade do feedback fornecido aos alunos, uma vez que a correção de tais questões demanda considerável tempo. Com o objetivo de enfrentar essa problemática, foi desenvolvido um sistema de apoio à pré-avaliação que utiliza processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM) para automatizar a atribuição de notas preliminares às respostas dos alunos. O sistema proposto é dividido em duas partes principais - a primeira aplica algoritmos de similaridade semântica para comparar as respostas dos alunos com os gabaritos fornecidos; a segunda parte é uma interface web que facilita o cadastro de questões e gabaritos, a submissão de respostas pelos alunos e permite que o tutor avalie as respostas. A precisão do sistema é continuamente aprimorada através do feedback do tutor, permitindo ao AM ajustar os critérios de avaliação de acordo com as necessidades. O sistema foi testado na disciplina de fundamentos de arquitetura de computadores, onde demonstrou a capacidade de atribuir notas significativas às respostas dos alunos e revelou uma melhoria na precisão das avaliações com base no feedback do tutor. Conclui-se que o sistema de apoio à pré-avaliação apresenta uma solução promissora para os desafios enfrentados na avaliação de questões dissertativas em ambientes de EAD, promovendo uma melhoria na escalabilidade do processo de correção e na qualidade do feedback fornecido, com potencial de aplicação em diversas áreas do conhecimento.
Resumo
No contexto da educação a distância (EAD), que tem visto uma expansão global, um dos desafios mais significativos reside na escalabilidade da avaliação de questões dissertativas. Este desafio afeta a eficiência dos tutores e a qualidade do feedback fornecido aos alunos, uma vez que a correção de tais questões demanda considerável tempo. Com o objetivo de enfrentar essa problemática, foi desenvolvido um sistema de apoio à pré-avaliação que utiliza processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM) para automatizar a atribuição de notas preliminares às respostas dos alunos. O sistema proposto é dividido em duas partes principais - a primeira aplica algoritmos de similaridade semântica para comparar as respostas dos alunos com os gabaritos fornecidos; a segunda parte é uma interface web que facilita o cadastro de questões e gabaritos, a submissão de respostas pelos alunos e permite que o tutor avalie as respostas. A precisão do sistema é continuamente aprimorada através do feedback do tutor, permitindo ao AM ajustar os critérios de avaliação de acordo com as necessidades. O sistema foi testado na disciplina de fundamentos de arquitetura de computadores, onde demonstrou a capacidade de atribuir notas significativas às respostas dos alunos e revelou uma melhoria na precisão das avaliações com base no feedback do tutor. Conclui-se que o sistema de apoio à pré-avaliação apresenta uma solução promissora para os desafios enfrentados na avaliação de questões dissertativas em ambientes de EAD, promovendo uma melhoria na escalabilidade do processo de correção e na qualidade do feedback fornecido, com potencial de aplicação em diversas áreas do conhecimento.
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year = {2016},
publisher = {Biblioteca Central da Universidade de Brasília}
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