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Dissertacao Kleber Pullig Correa.pdf: 1732068 bytes, checksum: 8b978d5917102cb464aa02da9484adee (MD5)
Previous issue date: 2009-09-12 / This research submits to experimental tests in real-world environment, the Conexionist Collaborative Intelligent Evaluation System idealized by Martins (2004) and tested with simulations by Guimarães (2004), who have noticed consistent and promising results when dealing with synthetic datas. The system explores the Learning Theory by Kolb (1984), Peer Collaboration Evaluation and Artificial Intelligence (multilayer perceptrons neural networks), which are capable to apply and correct tests with open (free) questions.
To get a real-world data, some students from the course of Engineer registered at Universidade Federal de Goiás (UFG) on the period of june 2008 to july 2009 were taken in heterogeneous groups composed by men and women in age from 16 to 26 years old and at least 18 students per test. The software SAICOweb, developed specifically to this data collection, allows the computerized evaluations of open (free) questions, by using methods and stages described at Guimarães (2004) research.
SAICOweb system were experimental validited in a satisfactory way by an unique group composed by 38 students (by using two tests with 08 open questions each). The analisys of the results with Pearson correlation shows strong association (0,81) between grades given by SAICOweb and the human grades (corrected by professors). Another important result is the satisfaction of professor and students when evaluating Software SAICOweb, evaluation method, pedagogical experience and anonymity. Specific itens were identified and suggested as future updates, when more experimental tests should be designed to validade other aspects of the System. / Esta pesquisa tem por objetivo submeter a testes empíricos em ambiente real, o Sistema de Avaliação Inteligente Conexionista e Colaborativa idealizado por Martins (2004). Testado em ambiente de simulação por Guimarães (2004), observaram-se resultados consistentes e promissores enquanto tratando dados sintéticos. O sistema explora a Teoria de Aprendizagem de Kolb (1984), associando método de correção colaborativa e inteligência artificial (redes neurais do tipo perceptrons de múltiplas camadas MLP - Multilayer Perceptron), sendo capaz de aplicar e corrigir avaliações computadorizadas contendo inclusive questões abertas (dissertativas).
Para viabilizar a coleta de dados em ambiente real, foram utilizados alunos matriculados em cursos de Engenharia da Universidade Federal de Goiás (UFG) no período de junho de 2008 a julho de 2009, tomando-se grupos heterogêneos compostos de homens e mulheres com idade média entre 16 e 26 anos e número mínimo de 18 alunos por avaliação. O software batizado de SAICOweb desenvolvido especificamente para este fim, permite aplicar avaliações computadorizadas de questões abertas, utilizando o método e as fases descritas na pesquisa de Guimarães (2004).
O Sistema SAICO foi validado empiricamente de forma satisfatória para uma única turma composta de 38 alunos (através do software SAICOweb em dois testes contendo 08 questões abertas cada). A análise dos dados, através da correlação (Coeficiente de Pearson, Rxy), mostra forte correlação (0,81) entre notas atribuídas pelo SAICO e notas humanas (corrigidas pelo professor). As hipóteses secundárias foram confirmadas, expressas no grau de satisfação de professor e aluno ao avaliar os seguintes aspectos do experimento: Software SAICOweb, Método de Avaliação, Experiência Pedagógica e Anonimato. Pontos específicos foram identificados e sugeridos como trabalhos futuros, onde mais testes empíricos devem ser organizados para validar o sistema em diferentes ambientes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/958 |
| Date | 12 September 2009 |
| Creators | CORRÊA, Kleber Pullig |
| Contributors | MACHADO, Paulo César Miranda |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação, UFG, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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