Aplicação de seleção de características em um sistema semiautomático de avaliação de questões discursivas
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Data
2017-04-20
Autores
Spalenza, Marcos Alécio
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Editor
Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo
The evaluation process is an important step for student’s learning verification to keep the teaching program as expected. The formative evaluation ensures the teacher a general view of the lesson to determine their effectiveness. Therefore, according to the improvements in education access, the evaluation methods have become increasingly needed and its support deficiency should be seen as a limiting factor. The computational support for pedagogical methods want to improve the quality of materials causing a direct and positive impact on learning. In this work, we present a tool to supports short answer evaluation based on terms and its representativeness inside grade classes. Feature selection adoption provides models closer than teacher’s criteria. With identifyed terms as patterns, turns system into a potential answer evaluator. Thus, the criteria modelling and its feedback to teaching support is called features map.
Descrição
Palavras-chave
Features map , Computer assisted assessment , Educational data mining , Semiautomatic learning , Information extraction , Extração de informação , Mapa de características , Avaliação assistida por computador , Mineração de dados educacionais , Aprendizado semiautomático
Citação
SPALENZA, Marcos Alécio. Aplicação de seleção de características em um sistema semiautomático de avaliação de questões discursivas. 2017. 172 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2017.