Mineração de rationale e consenso em fóruns MOOC para suporte à engenharia da plataforma de software e à qualidade do ensino. - CLEMENTINO, Tiago Lucas Pereira. (2020)
A gestão de uma ferramenta de colaboração online como o fórum de discussão pode demandar grandes esforços à medida que o número de colaboradores cresce. No contexto educacional, podem surgir novos problemas ligados à elevada quantidade de participantes, como o suporte à aprendizagem em larga escala. Embora também surjam com isto, novas oportunidades como a utilização de conteúdo compartilhado espontaneamente por alunos como fonte de oportunidades de pesquisa ou requisitos de manutenção de software. Tais diretrizes e requisitos podem vir na forma das razões por trás de críticas, sugestões ou mesmo opiniões mais específicas a respeito da plataforma educacional. Estas opiniões e críticas, aqui definidas como Spontaneous User Rationale, assemelham-se em muitos aspectos ao que a engenharia de software chama de User Rationale. A partir da coleta de Spontaneous User Rationale, definiu-se como alvo de investigação a identificação da próxima intervenção em fóruns MOOC (do inglês Massive Open Online Courses) por parte dos instrutores. Neste contexto, mesmo que a utilização de conteúdo compartilhado em discussões de fóruns online como fonte de informação não seja algo novo, a relação entre o nível de consenso e a qualidade da informação compartilhada em fóruns de discussão é um elemento que permanece um tanto obscuro. Assim, este trabalho apresenta como parte de seus resultados uma análise em que se concluiu que há uma correlação negativa significativa entre um alto nível de consenso e a qualidade da solução alcançada, no contexto de MOOC. Como resultado, este documento apresenta uma ferramenta de apoio ao trabalho do instrutor em dar suporte ao aluno que busca informação em fóruns de discussão de um MOOC. Tal ferramenta tem como base a exposição de postagens e discussões agrupadas por similaridade e consenso. Seu objetivo é permitir ao instrutor atender a postagens mais urgentes prioritariamente, evitando possíveis desinformações por disseminação de conteúdo equivocado. Esta urgência é inferida a partir do consenso, com base em uma correlação identificada entre eles. iii Para alcançar tais resultados, utilizaram-se modelos de análise de distância textual por Arvores KD e Word Embeddings, calculando o nível de consenso em discussões baseado em Lógica Difusa, além de classificar as discussões como relacionadas ao tema do curso ou não. Para avaliar a eficácia da solução apresentada, fez-se uso de mockups para Validação de Face em entrevistas com profissionais de educação participantes em MOOC; verificação da solução comparando seus resultados a outras abordagens; e, validação cruzada tomando marcações de urgência em postagens como dados para validar a correlação entre urgência e consenso.