Uma abordagem para extração automática de learning analytics relacionadas à colaboração em fóruns educacionais

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: FERREIRA, Máverick André Dionísio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco; Departamento de Estatística e Informática; Brasil; UFRPE; Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada
• Palavras-chave em Português: Fóruns de discussão; Learning analytics; Mineração de texto; Computação evolucionária; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7864

O crescimento da Educação a Distância (EAD), no Brasil, tem contribuído para democratizar o acesso à educação, principalmente, dos níveis técnico e superior. Apesar disso, a distância física pode provocar nos estudantes uma sensação de isolamento que, por sua vez, consiste de uma das variáveis com poder de influenciar o aprendiz a evadir. Visando minorar o sentimento de abandono, os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) contam com os fóruns de discussão. Estes são pontuados na literatura como altamente colaborativos, por possibilitarem a construção de conhecimento por meio de debates. No entanto, o potencial colaborativo dos fóruns pouco tem sido explorado pois a maioria das postagens inseridas nas discussões são direcionadas do estudante para o mediador. Faz-se necessário o provimento de métodos capazes dar suporte aos estudantes no desenvolvimento de habilidades colaborativas. Os moderadores precisam acompanhar todo o andamento da discussão e isso configura um trabalho intensivo a medida em que o número de postagens aumenta no decorrer do curso. É importante ressaltar que o estabelecimento de uma discussão colaborativa nos fóruns além de diminuir o surgimento da impressão de isolamento, por parte do estudante, incentiva o desenvolvimento de habilidades como o pensamento crítico/reflexivo. Esta dissertação de mestrado apresenta uma abordagem baseada em técnicas de Mineração de Textos, Aprendizagem de Máquina e Computação Evolucionária, para extrair automaticamente Learning Analytics (LA) relacionadas à colaboração em postagens de fóruns educacionais conduzidos em português. A solução proposta foi fundamentada em um modelo de identificação de colaboração, proposto por MURPHY (2004), do qual foram consideradas cinco características colaborativas: Solicitar feedback; Responder a questões; Elogiar/expressar apreciação pelos outros participantes; Partilhar informações e recursos e; Reconhecer a presença do grupo. Para avaliar o desempenho do enfoque dado, foram conduzidos experimentos em quatro bases de dados, compostas por postagens oriundas de fóruns educacionais, chegando a atingir F-measure de até 0,98. Com o objetivo de mensurar os impactos na mediação pedagógica e na colaboração dos estudantes, também foi realizado um quase-experimento em um ambiente educacional real. Os resultados mostraram indícios de que a abordagem tem potencial para fornecer o cenário colaborativo do fórum para o mediador e para os estudantes.