Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2004 |
| Autor(a) principal: |
VIEIRA, Ana Cláudia Helmann |
| Orientador(a): |
TEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restelli |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2467
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Resumo: |
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 |
