Divulgação - Defesa Nº 176
Aluno: Crystiano José Richard Machado
Título: “Uma abordagem para Análise de Relevância Temática aplicada à Contribuições Textuais em Fóruns de Discussão”.
Orientador: Prof. Alexandre Magno Andrade Maciel
Co-Orientador: Prof. Ronaldo Parente Menezes
Data-hora: 17/agosto/2018 (10:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-4
Resumo:
A Educação a Distância (EAD) tem se tornado cada vez mais presente no cotidiano acadêmico de alunos e professores, o que pode ser observado pelos elevados índices de crescimento registrados ao longo dos anos. Nesta modalidade de ensino, o processo de ensino e aprendizagem tem sido favorecido pela utilização de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA). Estes ambientes oferecem diversos recursos e ferramentas, capazes de promover a comunicação e entre os participantes de cursos a distância. Um destes recursos é o fórum de discussão. Neles, os estudantes podem interagir por meio de postagens de modo a contribuir para a prática do aprendizado colaborativo, trocando ideias e esclarecendo dúvidas sobre o assunto da discussão. Do ponto de vista pedagógico, através da análise dos conteúdos inseridos pelos alunos, o professor pode diagnosticar aqueles que possam estar apresentando dificuldades de aprendizado em relação a assuntos específicos. No entanto, avaliar o aprendizado dos estudantes tem se tornado uma tarefa cada vez mais desafiadora para professores e tutores, uma vez que existe um aumento no volume de dados que são registrados nestes ambientes. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo propor a modelagem e o desenvolvimento de uma solução tecnológica que possibilite a análise de relevância temática das postagens feitas por estudantes em fóruns de discussão em ambientes de EAD, como forma de analisar o conteúdo gerado individualmente pelos participantes e avaliá-los em relação ao tema sugerido na abertura do fórum. Para isto, utilizou-se a Mineração Textual e a Ciência das Redes para o processamento e extração de características dos textos. Em seguida, as postagens processadas foram classificadas quanto a sua relevância temática, através de algoritmos de aprendizagem supervisionada. Os resultados mostram que a utilização apropriada destas técnicas podem gerar indicadores potencialmente úteis por professores e tutores na melhoria da prática pedagógica, no sentido de identificar precocemente postagens que possivelmente estejam fora do contexto da discussão."
O Programa
