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Título: Aplicação de Seleção de Características em um Sistema Semiautomático de Avaliação de Questões Discursivas
Autor(es): Spalenza, Marcos Alécio
Orientador: Oliveira, Elias Silva de
Coorientador: Oliveira, Márcia Gonçalves de
Data do documento: 20-Abr-2017
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: O 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.
The 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.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9849
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