CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Esta dissertaÃÃo apresenta um estudo de tÃcnicas que podem ser empregadas como apoio para a correÃÃo de questÃes dissertativas com base na adaptaÃÃo de algoritmos de comparaÃÃo textual combinados a tÃcnicas de prÃ-processamento de textos. O principal desafio na concepÃÃo de uma ferramenta para este tipo de aplicaÃÃo à a ambiguidade da linguagem natural. Para analisar situaÃÃes de correÃÃo de questÃes subjetivas, foram efetuados testes com esses algoritmos, tendo-se desenvolvido uma ferramenta para tal propÃsito. Confrontando respostas de alunos ao padrÃo de resposta de questÃes propostas em provas subjetivas, foram analisados o desempenho individual dos algoritmos e de um conjunto de tÃcnicas de prÃ-processamento que sÃo encontrados na literatura, de maneira isolada e combinada. Buscando contornar situaÃÃes especÃficas de falso negativo e falso positivo, foram propostas algumas tÃcnicas auxiliares como contribuiÃÃo deste trabalho. ApÃs a anÃlise dos experimentos realizados, os resultados de Ãndice de similaridade entre respostas indicam o uso da soluÃÃo como suporte a correÃÃo de questÃes discursivas, podendo, ainda, ser aplicado na detecÃÃo de plÃgio e ser integrado a um ambiente virtual de ensino e aprendizagem. / This master thesis presents a study of techniques used as support for a correction of essay questions based in an adaptation of string-matching algorithms combined with text preprocessing techniques. The main challenge to design a tool like this is an ambiguity of natural language. To analyze a correction of subjective questions, tests were performed with these algorithms, and a tool have been developed for this purpose. Comparing student responses with response pattern of questions proposed in subjective tests, we analyzed the performance of individual algorithms and a set of pre-processing techniques that are found in the literature, in isolation and combined. Seeking to neutralize specific situations of false negative and false positive, some techniques have been proposed as auxiliary contribution of this work. After analyzing the experiments, the results of similarity index between responses indicate the use of the solution to support the correction of essay questions, and may also be applied in the detection of plagiarism and be integrated to a learning management system.