Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 584
Aluno: Anderson Pinheiro Cavalcanti
Orientador: Prof. Frederico Luiz Gonçalves de Freitas
Coorientador: Prof. Rafael Ferreira Leite de Mello (UFRPE)
Título: Análise Automática de Feedback em Ambientes Virtuais de Aprendizagem
Data: 14/12/2022
Hora/Local: 14:00 – https://meet.google.com/krw-arjn-icp
Banca Examinadora:
Prof. Luciano de Andrade Barbosa (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Evandro de Barros Costa (UFAL / Instituto de Computação)
Prof. Elyda Laisa Soares Xavier Freitas (UPE / Campus Caruaru)
Prof. Isabel Dillmann Nunes (UFRN / / Instituto Metrópole Digital)
Prof. Hilário Tomaz Alves de Oliveira (IFES / Unidade Serra)
RESUMO:
O feedback é um componente muito importante no processo de
ensino-aprendizagem, pois ajuda o aluno a identificar as lacunas e avaliar
o seu progresso no aprendizado. Em cursos a distância o feedback se torna
ainda mais importante, pois é um dos recursos mais utilizados na interação
entre professor e aluno, já que ambos estão separados fisicamente. No
entanto, devido ao crescimento significativo da quantidade de alunos em
cursos a distância, é difícil para os instrutores fornecer um feedback de
alta qualidade. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo propor uma
abordagem para analisar automaticamente os feedbacks fornecidos por
professores em cursos online. Para isso, foram utilizados recursos
linguísticos para extrair as características dos textos e algoritmos de
aprendizagem de máquina para classificação. Foram realizados experimentos
com base em duas teorias educacionais de feedback propostas na literatura
utilizando diferentes classificadores. Os resultados demostram uma boa
acurácia e os modelos gerados podem ser utilizados para ajudar o professor
a fornecer um bom feedback ao aluno.
Palavras-chave: feedback, avaliação automática, ambientes virtuais de
aprendizagem.
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