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Previous issue date: 2004 / Atualmente existe uma grande demanda por ambientes virtuais de aprendizado.
Nestes, uma das principais ferramentas é o chat, tanto entre alunos e professor, quanto
somente entre alunos. Todavia, tais sistemas não fornecem ao professor informações
sobre a qualidade da interação entre os alunos. Assim, o objetivo principal deste trabalho
foi investigar a viabilidade da classificação automática de diálogos para o fornecimento
de feedback para professores em ambientes virtuais de aprendizado. Para tal, foram
utilizadas as redes neurais artificiais como classificadoras de padrões.
O trabalho começou com uma coleta de dados para a criação de uma base de
diálogos, obtidos em diferentes locais da internet. Com a base formada, foram extraídas
as características mais relevantes para a classificação dos diálogos quanto à presença
significativa de reflexão. Logo após, foram iniciados o treinamento e testes com as redes
neurais artificiais para a identificação de padrões de diálogos de qualidade e a melhoria
da capacidade de classificação de novos padrões. Por fim, foi realizada a implementação
de uma ferramenta de análise de diálogos colaborativos, a OXEnTCHÊ-Chat.
Foram realizados experimentos com a ferramenta, tanto para avaliar sua
usabilidade, quanto para avaliar a qualidade da classificação produzida. Os resultados
obtidos indicam que o problema da classificação automática de diálogos pode ser tratado
com redes neurais, e apontam para várias outras possibilidades de investigação.
Este trabalho faz parte do projeto CVA-On, e algumas extensões possíveis já estão
em desenvolvimento, tais como o aumento da base de dados com o pré-processamento
destes dados, testes com outros tipos de classificadores, e melhorias na apresentação do
feedback final
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/2467 |
Date | January 2004 |
Creators | VIEIRA, Ana Cláudia Helmann |
Contributors | TEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restelli |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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