Esta dissertação apresenta quatro estudos independentes, do tipo quasi-experimental com aplicação de pré-teste e pós-testes e grupo de controle não equivalente. O objetivo dos quatro estudos é investigar como uma ferramenta baseada em mineração de texto e apresentação gráfica multirrepresentacional (SOBEK) pode contribuir com o processo de construção de conceitos científicos. Textos do tipo refutacional oriundos de pesquisas internacionais já publicadas foram utilizados nos estudos, assim como os testes de desempenho correspondentes a cada texto. Os conceitos abordados são energia, evolução Darwiniana e a natureza particulada da matéria. Realizados em uma escola municipal da região metropolitana de Porto Alegre, os estudos contaram com a participação de 73 alunos distribuídos em duas turmas de 8º ano e duas turmas de 9º ano. As análises estatísticas dos escores registrados pelos alunos nos testes identificaram uma melhora significativa no desempenho dos alunos de 9º ano que utilizaram a ferramenta SOBEK como apoio para o estudo do texto. Para os alunos de 8º ano, não houve diferenças estatisticamente significativas entre os alunos que usaram a ferramenta e os que responderam questionários sobre o texto. Estudos de maior profundidade são necessários para identificar a ocorrência e extensão de possíveis mudanças conceituais promovidas pela abordagem proposta. / This work presents four independent studies, in a quasi-experimental design with application of pre-test and post-tests with non-equivalent control groups. The set of four studies aim to investigate how a tool based on text mining and multirrepresentacional graphical presentation (SOBEK) can contribute to the process of constructing scientific concepts. Refutational texts from international published researches were used in the studies, as well as the corresponding performance´s tests about each text. The concepts covered are energy, Darwinian evolution and the particulate nature of matter. Performed in a municipal school in the Porto Alegre´s metropolitan region, in Southern Brazil, the studies included 73 students divided into two classes of 7th grade and two classes of 8th grade. Statistical analysis of the scores performed by students in the tests show a significant improvement in student´s performance in 8th grade that used the SOBEK tool as support for the study of the text. For students in grade 7th, there were no statistically significant differences in the performances of students who used the SOBEK tool and those who answered questionnaires about the text. More detailed studies are needed to identify the occurrence and the extent of possible conceptual changes supported by the proposed approach.

Esta dissertação apresenta quatro estudos independentes, do tipo quasi-experimental com aplicação de pré-teste e pós-testes e grupo de controle não equivalente. O objetivo dos quatro estudos é investigar como uma ferramenta baseada em mineração de texto e apresentação gráfica multirrepresentacional (SOBEK) pode contribuir com o processo de construção de conceitos científicos. Textos do tipo refutacional oriundos de pesquisas internacionais já publicadas foram utilizados nos estudos, assim como os testes de desempenho correspondentes a cada texto. Os conceitos abordados são energia, evolução Darwiniana e a natureza particulada da matéria. Realizados em uma escola municipal da região metropolitana de Porto Alegre, os estudos contaram com a participação de 73 alunos distribuídos em duas turmas de 8º ano e duas turmas de 9º ano. As análises estatísticas dos escores registrados pelos alunos nos testes identificaram uma melhora significativa no desempenho dos alunos de 9º ano que utilizaram a ferramenta SOBEK como apoio para o estudo do texto. Para os alunos de 8º ano, não houve diferenças estatisticamente significativas entre os alunos que usaram a ferramenta e os que responderam questionários sobre o texto. Estudos de maior profundidade são necessários para identificar a ocorrência e extensão de possíveis mudanças conceituais promovidas pela abordagem proposta. / This work presents four independent studies, in a quasi-experimental design with application of pre-test and post-tests with non-equivalent control groups. The set of four studies aim to investigate how a tool based on text mining and multirrepresentacional graphical presentation (SOBEK) can contribute to the process of constructing scientific concepts. Refutational texts from international published researches were used in the studies, as well as the corresponding performance´s tests about each text. The concepts covered are energy, Darwinian evolution and the particulate nature of matter. Performed in a municipal school in the Porto Alegre´s metropolitan region, in Southern Brazil, the studies included 73 students divided into two classes of 7th grade and two classes of 8th grade. Statistical analysis of the scores performed by students in the tests show a significant improvement in student´s performance in 8th grade that used the SOBEK tool as support for the study of the text. For students in grade 7th, there were no statistically significant differences in the performances of students who used the SOBEK tool and those who answered questionnaires about the text. More detailed studies are needed to identify the occurrence and the extent of possible conceptual changes supported by the proposed approach.

Esta dissertação apresenta quatro estudos independentes, do tipo quasi-experimental com aplicação de pré-teste e pós-testes e grupo de controle não equivalente. O objetivo dos quatro estudos é investigar como uma ferramenta baseada em mineração de texto e apresentação gráfica multirrepresentacional (SOBEK) pode contribuir com o processo de construção de conceitos científicos. Textos do tipo refutacional oriundos de pesquisas internacionais já publicadas foram utilizados nos estudos, assim como os testes de desempenho correspondentes a cada texto. Os conceitos abordados são energia, evolução Darwiniana e a natureza particulada da matéria. Realizados em uma escola municipal da região metropolitana de Porto Alegre, os estudos contaram com a participação de 73 alunos distribuídos em duas turmas de 8º ano e duas turmas de 9º ano. As análises estatísticas dos escores registrados pelos alunos nos testes identificaram uma melhora significativa no desempenho dos alunos de 9º ano que utilizaram a ferramenta SOBEK como apoio para o estudo do texto. Para os alunos de 8º ano, não houve diferenças estatisticamente significativas entre os alunos que usaram a ferramenta e os que responderam questionários sobre o texto. Estudos de maior profundidade são necessários para identificar a ocorrência e extensão de possíveis mudanças conceituais promovidas pela abordagem proposta. / This work presents four independent studies, in a quasi-experimental design with application of pre-test and post-tests with non-equivalent control groups. The set of four studies aim to investigate how a tool based on text mining and multirrepresentacional graphical presentation (SOBEK) can contribute to the process of constructing scientific concepts. Refutational texts from international published researches were used in the studies, as well as the corresponding performance´s tests about each text. The concepts covered are energy, Darwinian evolution and the particulate nature of matter. Performed in a municipal school in the Porto Alegre´s metropolitan region, in Southern Brazil, the studies included 73 students divided into two classes of 7th grade and two classes of 8th grade. Statistical analysis of the scores performed by students in the tests show a significant improvement in student´s performance in 8th grade that used the SOBEK tool as support for the study of the text. For students in grade 7th, there were no statistically significant differences in the performances of students who used the SOBEK tool and those who answered questionnaires about the text. More detailed studies are needed to identify the occurrence and the extent of possible conceptual changes supported by the proposed approach.

A escrita é uma das evoluções mais significativas da humanidade desde a descoberta do fogo. Devido à importância indiscutível dela, principalmente no ambiente de aprendizagem, há muitas pesquisas delineadas para qualificá-la, mesmo com os avanços tecnológicos digitais que ampliaram o uso da linguagem, ainda encontramos muitos estudantes com dificuldades para escrever, expressar ou argumentar as suas ideias por meio do código escrito e respeitando a coerência. Sendo que essa dificuldade sofre um aumento significativo quando se trata da produção de um texto acadêmico científico no ensino superior, pois os acadêmicos encontram dificuldades para escrever a partir de critérios de análise textual, como por exemplo, o que poderá tornar um texto coerente ou não. Nesse sentido, as tecnologias digitais podem apoiar a qualificação desse processo. Diante da problemática apresentada, essa tese tem por objetivo compreender como uma ferramenta com base em mineração de texto pode apoiar os estudantes no processo de construção e avaliação da escrita acadêmica a partir de determinados critérios de análise textual. Para a organização dos procedimentos metodológicos foram escolhidas as abordagens qualitativas e quantitativas, assim como, o método de pesquisa quase-experimental e as técnicas de coleta utilizadas foram questionários e documentos. Para analisar os dados coletados foram aplicadas as técnicas de análise estatística descritiva e análise de conteúdo. O experimento se deu com 782 alunos, divididos em dois grupos para aplicação e comparação dos resultados por meio da avaliação às cegas de um grupo de professores selecionados. Alguns resultados são perceptíveis na trajetória da investigação, como por exemplo, as significativas contribuições do software Sobek integrado na ferramenta Seshat para identificar os critérios de análise textual que confirmam ou não a coerência na construção de um texto científico. / Writing is one of the most significant evolutions of mankind since the discovery of fire. Due to its undisputed importance, especially in the learning environment, there are many researches outlined to qualify it, even with the technological advances in digital technology that have expanded the use of language, we still find many students with difficulties to write, express or argue their ideas by The written code and respecting coherence. This difficulty suffers a significant increase when it comes to the production of a scientific academic text in higher education, since academics find it difficult to write from criteria of textual analysis, for example, what can make a text coherent or do not. In this sense, digital technologies can support the qualification of this process. In view of the problems presented, this paper aims to understand how a tool based on text mining can support students in the process of construction and evaluation of academic writing based on certain criteria of textual analysis. For the organization of the methodological procedures were chosen the qualitative and quantitative approaches, as well as the quasi-experimental research method and the collection techniques used were questionnaires and documents. To analyze the collected data, the techniques of descriptive statistical analysis and content analysis were applied. The experiment was carried out with 782 students, divided into two groups for application and comparison of the results through the blind evaluation of a group of selected teachers. However, some results are perceptible in the research trajectory, such as the significant contributions of the software Sobek integrated in the tool Seshat to identify the criteria of textual analysis that confirm or not the coherence in the construction of a scientific text.

A presente tese tem por objetivo investigar os efeitos do uso do minerador de textos Sobek no processo de leitura e compreensão textual de estudantes. Este minerador de textos é capaz de extrair informações relevantes de textos e representá-las de forma gráfica. Esta tese está apoiada nas teorias de aprendizagem significativa, de uso de mapas conceituais para representação de conhecimento e em pesquisas que apontam que representações gráficas de palavras auxiliam na leitura de textos e na sua decodificação. De acordo com a pesquisa de David Ausubel, a aprendizagem significativa ocorre através da assimilação de novos conceitos e ideias e associação destas ao conhecimento que a pessoa já possui. Através da utilização de um minerador de textos com representação gráfica de informações, busca-se apresentar aos estudantes uma representação visual de textos. Esta representação se assemelha a de um mapa conceitual, de forma a auxiliar no processo de compreensão e assimilação de informações pelos estudantes. Nesta representação, ligações entre termos considerados relevantes pelo minerador auxiliam no entendimento destes termos e simbolizam relações presentes no texto, fato esse que pode auxiliar os estudantes a compreenderem melhor o texto e relacionarem novas informações àquelas que já possuem Nesta tese, foi realizado um estudo para auxiliar estudantes nas atividades relacionadas ao letramento. A pesquisa se caracteriza como mista (qualitativa e quantitativa). A coleta de dados se deu a partir da aplicação de questionários com professores e alunos, além de avaliações com o objetivo de verificar contribuições do uso da ferramenta a partir de seu uso do ponto de vista do letramento. Como resultado, encontramos que estudantes que utilizaram o Sobek obtiveram um número mais elevado de respostas corretas nas atividades de interpretação de textos. Em média, os alunos acertaram 66% das questões quando utilizando o minerador de textos Sobek, contra apenas 47% das questões que eram respondidas sem o apoio do minerador. Outro resultado apresentado é o alto grau de satisfação de alunos e professores quanto à tecnologia e seu uso em sala de aula. Além destes resultados, obtivemos uma avaliação acerca da capacidade do minerador de textos de extrair termos considerados relevantes ao texto. / This thesis aimed to investigate the effects of using Sobek Text Miner to improve literacy. Sobek is a tool capable of extracting relevant information from texts and representing them in a graphical way. The thesis is supported by meaningful learning theory, conceptual maps theory and several research theories which indicate that graphical representation of words may improve reading capability and word decoding. According to David Ausubel, meaningful learning occurs through the assimilation of new concepts and ideas and association of those to what the person already knows. Using text mining with graphical representation of information, we seek to provide students with a graphical representation of a text. This text representation is similar to a concept map, helping students assimilate and comprehend that information. In Sobek’s representation, the relationship between terms considered relevant to text comprehension may assist students to better understand the meaning of each term and demonstrate relationships that are presented in the text, improving context comprehension. Furthermore, the relationship between terms may help information assimilation, once it relates the new information with previous known information This project conducted a study using Sobek text miner in classroom to support student’s literacy. In order to assess the tool’s possible benefits in reading and comprehension activities, we designed a series of classroom activities. To evaluate those activities, qualitative and quantitative approaches were used. The study was conducted in two primary schools, with students from 5th grade and 8th grade. Interviews were also made with the teachers and students, inquiring them about the tool's and main functions and its ability to help students from a literacy point of view. The study shows that students answered more correct question when using Sobek than when no support technology was used. Also, both students and teachers approved the software and agreed that it does improve student’s text comprehension. It also describes an evaluation of Sobek's capability to extract terms considered relevant for text comprehension.

A escrita é uma das evoluções mais significativas da humanidade desde a descoberta do fogo. Devido à importância indiscutível dela, principalmente no ambiente de aprendizagem, há muitas pesquisas delineadas para qualificá-la, mesmo com os avanços tecnológicos digitais que ampliaram o uso da linguagem, ainda encontramos muitos estudantes com dificuldades para escrever, expressar ou argumentar as suas ideias por meio do código escrito e respeitando a coerência. Sendo que essa dificuldade sofre um aumento significativo quando se trata da produção de um texto acadêmico científico no ensino superior, pois os acadêmicos encontram dificuldades para escrever a partir de critérios de análise textual, como por exemplo, o que poderá tornar um texto coerente ou não. Nesse sentido, as tecnologias digitais podem apoiar a qualificação desse processo. Diante da problemática apresentada, essa tese tem por objetivo compreender como uma ferramenta com base em mineração de texto pode apoiar os estudantes no processo de construção e avaliação da escrita acadêmica a partir de determinados critérios de análise textual. Para a organização dos procedimentos metodológicos foram escolhidas as abordagens qualitativas e quantitativas, assim como, o método de pesquisa quase-experimental e as técnicas de coleta utilizadas foram questionários e documentos. Para analisar os dados coletados foram aplicadas as técnicas de análise estatística descritiva e análise de conteúdo. O experimento se deu com 782 alunos, divididos em dois grupos para aplicação e comparação dos resultados por meio da avaliação às cegas de um grupo de professores selecionados. Alguns resultados são perceptíveis na trajetória da investigação, como por exemplo, as significativas contribuições do software Sobek integrado na ferramenta Seshat para identificar os critérios de análise textual que confirmam ou não a coerência na construção de um texto científico. / Writing is one of the most significant evolutions of mankind since the discovery of fire. Due to its undisputed importance, especially in the learning environment, there are many researches outlined to qualify it, even with the technological advances in digital technology that have expanded the use of language, we still find many students with difficulties to write, express or argue their ideas by The written code and respecting coherence. This difficulty suffers a significant increase when it comes to the production of a scientific academic text in higher education, since academics find it difficult to write from criteria of textual analysis, for example, what can make a text coherent or do not. In this sense, digital technologies can support the qualification of this process. In view of the problems presented, this paper aims to understand how a tool based on text mining can support students in the process of construction and evaluation of academic writing based on certain criteria of textual analysis. For the organization of the methodological procedures were chosen the qualitative and quantitative approaches, as well as the quasi-experimental research method and the collection techniques used were questionnaires and documents. To analyze the collected data, the techniques of descriptive statistical analysis and content analysis were applied. The experiment was carried out with 782 students, divided into two groups for application and comparison of the results through the blind evaluation of a group of selected teachers. However, some results are perceptible in the research trajectory, such as the significant contributions of the software Sobek integrated in the tool Seshat to identify the criteria of textual analysis that confirm or not the coherence in the construction of a scientific text.

A escrita é uma das evoluções mais significativas da humanidade desde a descoberta do fogo. Devido à importância indiscutível dela, principalmente no ambiente de aprendizagem, há muitas pesquisas delineadas para qualificá-la, mesmo com os avanços tecnológicos digitais que ampliaram o uso da linguagem, ainda encontramos muitos estudantes com dificuldades para escrever, expressar ou argumentar as suas ideias por meio do código escrito e respeitando a coerência. Sendo que essa dificuldade sofre um aumento significativo quando se trata da produção de um texto acadêmico científico no ensino superior, pois os acadêmicos encontram dificuldades para escrever a partir de critérios de análise textual, como por exemplo, o que poderá tornar um texto coerente ou não. Nesse sentido, as tecnologias digitais podem apoiar a qualificação desse processo. Diante da problemática apresentada, essa tese tem por objetivo compreender como uma ferramenta com base em mineração de texto pode apoiar os estudantes no processo de construção e avaliação da escrita acadêmica a partir de determinados critérios de análise textual. Para a organização dos procedimentos metodológicos foram escolhidas as abordagens qualitativas e quantitativas, assim como, o método de pesquisa quase-experimental e as técnicas de coleta utilizadas foram questionários e documentos. Para analisar os dados coletados foram aplicadas as técnicas de análise estatística descritiva e análise de conteúdo. O experimento se deu com 782 alunos, divididos em dois grupos para aplicação e comparação dos resultados por meio da avaliação às cegas de um grupo de professores selecionados. Alguns resultados são perceptíveis na trajetória da investigação, como por exemplo, as significativas contribuições do software Sobek integrado na ferramenta Seshat para identificar os critérios de análise textual que confirmam ou não a coerência na construção de um texto científico. / Writing is one of the most significant evolutions of mankind since the discovery of fire. Due to its undisputed importance, especially in the learning environment, there are many researches outlined to qualify it, even with the technological advances in digital technology that have expanded the use of language, we still find many students with difficulties to write, express or argue their ideas by The written code and respecting coherence. This difficulty suffers a significant increase when it comes to the production of a scientific academic text in higher education, since academics find it difficult to write from criteria of textual analysis, for example, what can make a text coherent or do not. In this sense, digital technologies can support the qualification of this process. In view of the problems presented, this paper aims to understand how a tool based on text mining can support students in the process of construction and evaluation of academic writing based on certain criteria of textual analysis. For the organization of the methodological procedures were chosen the qualitative and quantitative approaches, as well as the quasi-experimental research method and the collection techniques used were questionnaires and documents. To analyze the collected data, the techniques of descriptive statistical analysis and content analysis were applied. The experiment was carried out with 782 students, divided into two groups for application and comparison of the results through the blind evaluation of a group of selected teachers. However, some results are perceptible in the research trajectory, such as the significant contributions of the software Sobek integrated in the tool Seshat to identify the criteria of textual analysis that confirm or not the coherence in the construction of a scientific text.

A presente tese tem por objetivo investigar os efeitos do uso do minerador de textos Sobek no processo de leitura e compreensão textual de estudantes. Este minerador de textos é capaz de extrair informações relevantes de textos e representá-las de forma gráfica. Esta tese está apoiada nas teorias de aprendizagem significativa, de uso de mapas conceituais para representação de conhecimento e em pesquisas que apontam que representações gráficas de palavras auxiliam na leitura de textos e na sua decodificação. De acordo com a pesquisa de David Ausubel, a aprendizagem significativa ocorre através da assimilação de novos conceitos e ideias e associação destas ao conhecimento que a pessoa já possui. Através da utilização de um minerador de textos com representação gráfica de informações, busca-se apresentar aos estudantes uma representação visual de textos. Esta representação se assemelha a de um mapa conceitual, de forma a auxiliar no processo de compreensão e assimilação de informações pelos estudantes. Nesta representação, ligações entre termos considerados relevantes pelo minerador auxiliam no entendimento destes termos e simbolizam relações presentes no texto, fato esse que pode auxiliar os estudantes a compreenderem melhor o texto e relacionarem novas informações àquelas que já possuem Nesta tese, foi realizado um estudo para auxiliar estudantes nas atividades relacionadas ao letramento. A pesquisa se caracteriza como mista (qualitativa e quantitativa). A coleta de dados se deu a partir da aplicação de questionários com professores e alunos, além de avaliações com o objetivo de verificar contribuições do uso da ferramenta a partir de seu uso do ponto de vista do letramento. Como resultado, encontramos que estudantes que utilizaram o Sobek obtiveram um número mais elevado de respostas corretas nas atividades de interpretação de textos. Em média, os alunos acertaram 66% das questões quando utilizando o minerador de textos Sobek, contra apenas 47% das questões que eram respondidas sem o apoio do minerador. Outro resultado apresentado é o alto grau de satisfação de alunos e professores quanto à tecnologia e seu uso em sala de aula. Além destes resultados, obtivemos uma avaliação acerca da capacidade do minerador de textos de extrair termos considerados relevantes ao texto. / This thesis aimed to investigate the effects of using Sobek Text Miner to improve literacy. Sobek is a tool capable of extracting relevant information from texts and representing them in a graphical way. The thesis is supported by meaningful learning theory, conceptual maps theory and several research theories which indicate that graphical representation of words may improve reading capability and word decoding. According to David Ausubel, meaningful learning occurs through the assimilation of new concepts and ideas and association of those to what the person already knows. Using text mining with graphical representation of information, we seek to provide students with a graphical representation of a text. This text representation is similar to a concept map, helping students assimilate and comprehend that information. In Sobek’s representation, the relationship between terms considered relevant to text comprehension may assist students to better understand the meaning of each term and demonstrate relationships that are presented in the text, improving context comprehension. Furthermore, the relationship between terms may help information assimilation, once it relates the new information with previous known information This project conducted a study using Sobek text miner in classroom to support student’s literacy. In order to assess the tool’s possible benefits in reading and comprehension activities, we designed a series of classroom activities. To evaluate those activities, qualitative and quantitative approaches were used. The study was conducted in two primary schools, with students from 5th grade and 8th grade. Interviews were also made with the teachers and students, inquiring them about the tool's and main functions and its ability to help students from a literacy point of view. The study shows that students answered more correct question when using Sobek than when no support technology was used. Also, both students and teachers approved the software and agreed that it does improve student’s text comprehension. It also describes an evaluation of Sobek's capability to extract terms considered relevant for text comprehension.

A presente tese tem por objetivo investigar os efeitos do uso do minerador de textos Sobek no processo de leitura e compreensão textual de estudantes. Este minerador de textos é capaz de extrair informações relevantes de textos e representá-las de forma gráfica. Esta tese está apoiada nas teorias de aprendizagem significativa, de uso de mapas conceituais para representação de conhecimento e em pesquisas que apontam que representações gráficas de palavras auxiliam na leitura de textos e na sua decodificação. De acordo com a pesquisa de David Ausubel, a aprendizagem significativa ocorre através da assimilação de novos conceitos e ideias e associação destas ao conhecimento que a pessoa já possui. Através da utilização de um minerador de textos com representação gráfica de informações, busca-se apresentar aos estudantes uma representação visual de textos. Esta representação se assemelha a de um mapa conceitual, de forma a auxiliar no processo de compreensão e assimilação de informações pelos estudantes. Nesta representação, ligações entre termos considerados relevantes pelo minerador auxiliam no entendimento destes termos e simbolizam relações presentes no texto, fato esse que pode auxiliar os estudantes a compreenderem melhor o texto e relacionarem novas informações àquelas que já possuem Nesta tese, foi realizado um estudo para auxiliar estudantes nas atividades relacionadas ao letramento. A pesquisa se caracteriza como mista (qualitativa e quantitativa). A coleta de dados se deu a partir da aplicação de questionários com professores e alunos, além de avaliações com o objetivo de verificar contribuições do uso da ferramenta a partir de seu uso do ponto de vista do letramento. Como resultado, encontramos que estudantes que utilizaram o Sobek obtiveram um número mais elevado de respostas corretas nas atividades de interpretação de textos. Em média, os alunos acertaram 66% das questões quando utilizando o minerador de textos Sobek, contra apenas 47% das questões que eram respondidas sem o apoio do minerador. Outro resultado apresentado é o alto grau de satisfação de alunos e professores quanto à tecnologia e seu uso em sala de aula. Além destes resultados, obtivemos uma avaliação acerca da capacidade do minerador de textos de extrair termos considerados relevantes ao texto. / This thesis aimed to investigate the effects of using Sobek Text Miner to improve literacy. Sobek is a tool capable of extracting relevant information from texts and representing them in a graphical way. The thesis is supported by meaningful learning theory, conceptual maps theory and several research theories which indicate that graphical representation of words may improve reading capability and word decoding. According to David Ausubel, meaningful learning occurs through the assimilation of new concepts and ideas and association of those to what the person already knows. Using text mining with graphical representation of information, we seek to provide students with a graphical representation of a text. This text representation is similar to a concept map, helping students assimilate and comprehend that information. In Sobek’s representation, the relationship between terms considered relevant to text comprehension may assist students to better understand the meaning of each term and demonstrate relationships that are presented in the text, improving context comprehension. Furthermore, the relationship between terms may help information assimilation, once it relates the new information with previous known information This project conducted a study using Sobek text miner in classroom to support student’s literacy. In order to assess the tool’s possible benefits in reading and comprehension activities, we designed a series of classroom activities. To evaluate those activities, qualitative and quantitative approaches were used. The study was conducted in two primary schools, with students from 5th grade and 8th grade. Interviews were also made with the teachers and students, inquiring them about the tool's and main functions and its ability to help students from a literacy point of view. The study shows that students answered more correct question when using Sobek than when no support technology was used. Also, both students and teachers approved the software and agreed that it does improve student’s text comprehension. It also describes an evaluation of Sobek's capability to extract terms considered relevant for text comprehension.

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