Aplicação de seleção de características em um sistema semiautomático de avaliação de questões discursivas

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dc.contributor.advisor-co1Oliveira, Márcia Gonçalves de
dc.contributor.advisor1Oliveira, Elias Silva de
dc.contributor.authorSpalenza, Marcos Alécio
dc.contributor.referee1Cury, Davidson
dc.contributor.referee2Calado, Pável
dc.date.accessioned2018-08-02T00:03:49Z
dc.date.available2018-08-01
dc.date.available2018-08-02T00:03:49Z
dc.date.issued2017-04-20
dc.description.abstractThe 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.eng
dc.description.resumoO processo de avaliação é muito importante para a verificação de aprendizagem dos estudantes e manutenção do andamento do ensino conforme o currículo previsto. A avaliação formativa, garante ao professor a visão geral do ensino de forma a medir a efetividade do aprendizado. Porém, conforme é ampliado o acesso à educação, a aplicação de métodos avaliativos se torna ainda mais necessária e a carência de apoio em sua aplicação é vista como um fator limitante. O suporte computacional dos métodos pedagógicos visa melhorar a qualidade dos materiais para impactar diretamente na aprendizagem. Neste trabalho, apresentamos uma ferramenta de apoio à correção de respostas discursivas curtas segundo os termos e sua respectiva representatividade por classe de nota. A adoção da seleção de características proporciona a criação de modelos de avaliação mais próximos ao critério do professor. Com os trechos de respostas identificados esperamos padrões que tornem o sistema um avaliador em potencial. Assim, o conjunto da modelagem do método avaliativo e seu feedback para suporte ao ensino é aqui chamada de mapas de características.
dc.formatText
dc.identifier.citationSPALENZA, 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.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/9849
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Informática
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática
dc.rightsopen access
dc.subjectFeatures mapeng
dc.subjectComputer assisted assessmenteng
dc.subjectEducational data miningeng
dc.subjectSemiautomatic learningeng
dc.subjectInformation extractioneng
dc.subjectExtração de informaçãopor
dc.subjectMapa de característicaspor
dc.subjectAvaliação assistida por computadorpor
dc.subjectMineração de dados educacionaispor
dc.subjectAprendizado semiautomáticopor
dc.subject.br-rjbnAprendizagem - Avaliação
dc.subject.br-rjbnProcessamento de linguagem natural (Computação)
dc.subject.br-rjbnExploração de dados (Computação)
dc.subject.br-rjbnEnsino gerenciado por computador
dc.subject.br-rjbnModelagem de informações
dc.subject.cnpqCiência da Computação
dc.subject.udc004
dc.titleAplicação de seleção de características em um sistema semiautomático de avaliação de questões discursivas
dc.typemasterThesis
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