Agrupamentos Semânticos sobre Mapas Conceituais
Nome: RODRIGO RUY BOGUSKI
Data de publicação: 05/12/2024
Banca:
Nome |
Papel |
|---|---|
| ALBERTO NOGUEIRA DE CASTRO JUNIOR | Examinador Externo |
| CAMILA ZACCHÉ DE AGUIAR | Coorientador |
| CREDINÉ SILVA DE MENEZES | Examinador Externo |
| DAVIDSON CURY | Presidente |
| MONALESSA PERINI BARCELLOS | Examinador Interno |
Páginas
Resumo: Agrupamentos de pessoas podem ser utilizados em diversas atividades cotidianas
e em diferentes contextos. Eles podem ser realizados de distintos modos e se
tornar uma tarefa demasiadamente complexa a depender de uma série de
critérios. Um critério relevante é a comparação a partir de similaridade semântica
cognitiva pois permite identificar grupos com base em conhecimentos comuns ou
significados compartilhados. Essa abordagem pode ser particularmente útil em
contextos em que pessoas podem ser agrupadas segundo o conhecimento que
possuem sobre um assunto, visando facilitar a colaboração e a cooperação na
construção e troca de conhecimentos.
Uma forma eficaz de organizar e visualizar esse conhecimento compartilhado é
por meio de mapas conceituais. Mapas conceituais são ferramentas visuais
poderosas para representar e organizar o conhecimento de forma clara e
estruturada, ajudando a ilustrar a relação entre diferentes conceitos e ideias,
facilitando a compreensão e o aprendizado. O uso desses mapas é essencial, pois
permite visualizar como as informações se conectam, além de facilitar a
identificação de lacunas no conhecimento e incentivar a reflexão sobre temas
complexos. Dessa forma, ao utilizar mapas conceituais, torna-se possível
promover uma abordagem mais colaborativa e estruturada para a troca de
informações, resolução de problemas e representação do conhecimento.
Nesse contexto, esta pesquisa propõe um framework que possibilita realizar
agrupamentos e análises, baseados na similaridade semântica de mapas
conceituais. O framework é composto pelos seguintes módulos: 1) leitura
automatizada dos mapas conceituais, com a representação da informação obtida
do mapa em formato de um texto que o descreva; 2) normalização do texto, a fim
de torná-lo adequado ao processamento de modelos vetoriais semânticos de
linguagem natural; 3) análise e agrupamento temático com uso de técnicas de
aprendizado de máquina que consideram o contexto temático; 4) análise e
agrupamento semântico com uso de redes neurais treinadas para identificar o
contexto semântico; 5) análise da qualidade dos agrupamentos sob diferentes
perspectivas com uso de regras de associação da mineração de dados .
Para que o framework pudesse ser instanciado, produzimos um software cujo
modelo conceitual implementa os componentes do framework, permitindo sua
aplicação em atividades de ensino-aprendizagem. Utilizamos o software em
diferentes experimentos em sala de aula, em três turmas de duas instituições de
ensino. Os resultados dos experimentos, nesse contexto, apontam uma
correspondência superior a 80% entre os grupos semânticos propostos pelos
professores e aqueles construídos pelo framework, confirmando sua relevância
para realizar e entender agrupamentos semânticos em diferentes cenários nos
quais o conhecimento pode ser produzido em equipe.
