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Title: iMap : um mecanismo de inferência para mapas conceituais
metadata.dc.creator: Perin, Wagner de Andrade
Issue Date: 2014
Abstract: Mapas Conceituais são representações gráficas do conhecimento de uma pessoa num dado momento e área de conhecimento. Por sua natureza investigativa, são utilizados como ferramentas de apoio em abordagens pedagógicas que objetivam promover a aprendizagem significativa. No entanto, o processo de avaliação de um mapa tende a ser custoso pois acarreta uma pesada carga de processamento cognitivo por parte do avaliador, já que este precisa mapear os conceitos e relações em busca de nuances de conhecimento alí presentes. Essa pesquisa tem por objetivo aumentar o nível de abstração nas interações entre o avaliador e os mapas conceituais fornecendo uma camada intermediária de inteligência computacional que favoreça a comunicação por meio de perguntas e respostas em linguagem natural, fornecendo ao avaliador ferramentas que lhe permita examinar o conteúdo do mapa conceitual sem exigir deste o mapeamento visual dos conceitos e relações presentes nos mapas avaliados. Uma ferramenta é prototipada e uma prova de conceito apresentada. A análise da arquitetura proposta permitiu definir uma arquitetura final com características que permitem potencializar o uso de mapas conceituais e facilitar diversas operações pedagógicas com estes. Essa pesquisa situa-se na área de investigação de sistemas de perguntas e resposta, aplicando técnicas de processamento de linguagem natural para análise da pergunta e interpretação do mapa conceitual e aplica técnica de inteligência artificial para inferir respostas às perguntas.
Concept maps are graphical representations of a person’s knowledge at a given time and area of expertise. For his investigative nature, they are used as tools to support pedagogical approaches that aim to promote meaningful learning. However, the maps evaluation process tends to be costly because it causes a heavy load of cognitive processing on the part of the evaluator, since it needs to map out the concepts and relations in order to find nuances of knowledge present there. This research aims to increase the level of abstraction in the interactions between the evaluator and the concept maps by providing an intermediate layer of computational intelligence that favors the communication through questions and answers in natural language, producing tools that allow the evaluator to examine the content of the concept map without requiring the visual mapping of concepts and relations present in the evaluated maps. A tool is prototyped and a proof of concept is presented. The analysis of the proposed architecture has led to the definition of a final architecture with features that allow enhancing the use of concept maps and facilitating various pedagogical applications. This research is dedicated to the investigation of Question Answering Systems, by applying natural language processing techniques to analyze the question and interprete the concept map, as well as applying techniques of artificial intelligence to infer answers to the questions.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/1484
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