Uma abordagem automática para extração e classificação de exercícios em vídeos educacionais - Fonseca, Gilson dos Reis Dias (2024)
Os vídeos são amplamente utilizados na educação por causa de seus diversos benefícios, como a compreensão de conceitos complexos e o estímulo ao engajamento dos alunos. Sistemas de recomendação podem ser utilizados para organizar e recuperar o conteúdo adequado, a partir de metadados. Os exercícios de uma videoaula têm potencial para fornecer metadados úteis, porém, ao contrário de fontes textuais, não há marcadores claros que os identifiquem, já que o conteúdo é apresentado em fala contínua. Além disso, os exercícios, podem estar mesclados em meio a dicas e explicações fornecidas pelo professor durante a fala, o que torna a identificação ainda mais complexa. Com essa premissa, esse trabalho propõe um modelo de classificação automática de exercícios em videoaulas com base na Taxonomia de Bloom Digital, buscando proporcionar uma base sólida para sistemas de recomendação personalizados e ampliar as possibilidades de busca em repositórios educacionais. A avaliação do modelo proposto foi realizada utilizando algoritmos classificadores, onde o modelo BERT se destacou como superior aos demais.