Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Meira, Ricardo Radaelli |
Orientador(a): |
Reategui, Eliseo Berni |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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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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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/280063
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Resumo: |
A capacidade de se comunicar de forma escrita é de extrema importância para uma vida plena em sociedade. No meio acadêmico, essa habilidade se torna ainda mais importante. A escrita acadêmica, com todas as suas particularidades, demanda tanto do escritor como do avaliador, o domínio sobre diversos conceitos e normas acadêmicas. Uma das formas de diminuir o peso dessa tarefa consiste no uso da Analítica da Aprendizagem, de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e de ferramentas de avaliação por parte do professor. Dessa forma, este trabalho procura investigar como uma ferramenta computacional com funções de avaliação automatizada da escrita pode auxiliar o professor na avaliação e elaboração de feedback personalizado para os alunos sobre seus textos do gênero projeto de pesquisa. Para isso, realizou-se um experimento com professores de cursos de graduação de disciplinas de metodologia científica ou da pesquisa onde foi aplicada uma ferramenta de avaliação automatizada de projetos de pesquisa que forneceu feedbacks a esses profissionais, buscando auxiliar na tarefa de avaliação. Como metodologia deste estudo, utilizou-se o estudo de caso múltiplos e os instrumentos de coleta de dados foram entrevistas e dados de uso da ferramenta desenvolvida. Os resultados obtidos mostram a capacidade da ferramenta em avaliar projetos de pesquisa e fornecer feedbacks que auxiliam os professores e também na identificação da aceitação, tanto da ferramenta quanto dos feedbacks gerados. |