Name: Marcos Alécio Spalenza
Type: MSc dissertation
Publication date: 20/04/2017
Advisor:

Namesort descending Role
Elias Silva de Oliveira Advisor *

Examining board:

Namesort descending Role
Davidson Cury Internal Examiner *
Elias Silva de Oliveira Advisor *
Marcia Gonçalves de Oliveira Co advisor *

Summary: "A correção automática de questões discursivas surgiu para contornar os problemas de sobrecarga dos professores através do suporte aos métodos de avaliação de desempenho. No final dos anos 90, após o estudo do discurso dos estudantes, surgiram alguns trabalhos focados na verificação de respostas curtas com análise contextual. Enquanto para as redações eram adotadas análises do estilo de escrita e definição do tema geral. Assim, apesar de se tra-
tarem de atividades textuais, o critério de avaliação das respostas curtas busca aproximação com um modelo de correção aguardado pelo professor.
Nesse trabalho, apresentamos uma ferramenta de seleção de características com base na frequência dos termos e representatividade por classe de nota. A redução de dimensionalidade proporciona a criação de modelos de avaliação mais semelhantes ao critério do professor. Com os trecho de respostas identificados o sistema cria uma visualização dos resultados chamada de mapas de características. Desta forma, o mapa de características visa apresentar ao professor os conteúdos chave elencados pelos alunos para detalhar a base de dados de respostas. Como consequência para
a redução do conjunto de respostas para pequenos trechos textuais, melhoramos o desempenho do modelo de classificação. Com esses sumários criamos feedbacks para auxiliar na compreensão mútua do conteúdo. Assim, esperamos que a ferramenta capacite professores e alunos na organização de debates sobre o conteúdo marcado nas resposas para discussão
dos resultados e análise colaborativa."

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