Utilização de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Acompanhamento de Fóruns Educacionais

Vitor Rolim, Rafael Ferreira, Evandro Costa

Resumo


Com o crescimento da educação à distância, e o uso da tecnologia como ferramenta de apoio educacional, a utilização dos ambientes virtuais de aprendizagem também cresceu. Esses ambientes oferecem vários recursos que podem ser utilizados para auxiliar no processo ensino-aprendizagem, sendo o fórum um desses recursos. No entanto, muitas vezes o uso de fóruns de discussão em plataformas educacionais online requer a necessidade de acompanhamento de centenas ou até milhares de usuários. Devido à grande quantidade de postagens, é difícil para o professor ou tutor acompanhar os alunos. Para tentar contornar esse problema, buscando um acompanhamento eficiente, procura-se disponibilizar ferramentas computacionais que auxiliem o professor. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma abordagem para o gerenciamento de postagens dos fóruns educacionais para auxiliar o professor. Para tanto, foram consideradas duas etapas: identificação de postagens de dúvida e extração do assunto da postagem, as quais foram avaliadas em um estudo experimental. Na etapa de identificação, conseguiu-se um percentual de acerto na classificação de 97%, fazendo-se uso de um algoritmo baseado na rede neural. Na etapa de extração, foi implementado um algoritmo baseado em aprendizagem não supervisionada e no Wikipédia. Este algoritmo alcançou uma taxa de acerto de 76,1%. Com base no assunto extraído da postagem, o sistema recomenda vídeo para o aluno. Concluiu-se, portanto, que essa abordagem auxilia tanto o professor, reduzindo o tempo empregado para responder todos os questionamentos dos alunos, quanto o aluno, fornecendo materiais de estudo para auxiliar a resolver o seu questionamento.

Palavras-chave


fóruns educacionais; classificação de texto; extração de assunto; sistema de recomendação

Texto completo:

PDF

Referências


Akyuz, H. I., Kurt, M. (2010). Effect of teacher’s coaching in online discussion forums on students’ perceived self-efficacy for the educational software development. Procedia - Social and Behavioral Sciences, World Conference on Learning, Teaching and Administration Papers, vol. 9, no. 0, pp. 633 – 637. doi:10.1016/j.sbspro.2010.12.209 [GS Search]

Arlot, S., Celisse, A., et al. (2010). A survey of cross-validation procedures for model selection. Statistics surveys, 4:40–79. [GS Search]

Azevedo, B. F. T., Behar, P. A., Reategui, E. B. (2011a). Análise temática das mensagens de discussões online, Cadernos de Informática – Volume 6 – Número 1. [GS Search]

Azevedo, B. F. T., Behar, P. A., e Reategui, E. B. (2011b). Análise das mensagens de fóruns de discussão através de um software para mineração de textos. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE. Vol. 1. No. 1. Available from http://www.br-ie.org/pub/index.php/sbie/article/view/1572 [GS Search]

Baeza-Yates, R. e Ribeiro-Neto, B. (2013). Recuperação de informação: conceitos e tecnologia das máquinas de busca. Bookman editora, 2ª edição, 2013. [GS Search]

Baker, R. e Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: A review and future visions. Journal of Educational Data Mining, vol. 1, no. 1, pp. 3–17. Available from https://jedm.educationaldatamining.org/index.php/JEDM/article/view/8 [GS Search]

Barros, M. G. e Carvalho, A. B. G. (2011). As concepções de interatividade nos ambientes virtuais de aprendizagem. Tecnologias digitais na educação, 1(1):209–232. [GS Search]

Batista, E. M., & Gobara, S. T. (2011). O fórum on-line e a interação em um curso a distância. RENOTE, 5(1). [GS Search]

Cheng, C. K., Par, D. E., Collimore, L.-M., and Joordens, S. (2011). Assessing the effectiveness of a voluntary online discussion forum on improving students course performance. Computers & Education, 56(1):253 – 261. doi: 10.1016/j.compedu.2010.07.024 [GS Search]

De Wever, B., Schellens, T., Valcke, M., e Van Keer, H. (2006). Content analysis schemes to analyze transcripts of online asynchronous discussion groups: A review. Computers & Education, 46(1), 6-28. doi:10.1016/j.compedu.2005.04.005[GS Search]

Frank, E., Hall, M., Holmes, G., Kirkby, R., Pfahringer, B., Witten, I. H., e Trigg, L. (2010). Weka-a machine learning workbench for data mining. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, pp. 1269–1277. [GS Search]

Freitas, M. A. S. (2009). Avaliação da Aprendizagem em ambientes de formação online: aportes para uma abordagem hermenêutica. PhD thesis, UFBA: Faculdade de Educação. [GS Search]

Friedman, N., Geiger, D., e Goldszmidt, M. (1997). Bayesian network classifiers. Machine learning, 29(2-3):131–163. doi:10.1023/A:1007465528199 [GS Search]

Gerosa, M. A., Pimentel, M. G., Fucks, H. e Lucena, C. J. P. (2003). Coordenação de Fóruns Educacionais: Encadeamento e Categorização de Mensagens. XIV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação. Available from http://br-ie.org/pub/index.php/sbie/article/view/234 [GS Search]

Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer B., Reutemann P., e Witten I. H. (2009). The weka data mining software: an update, ACM SIGKDD explorations newsletter, vol. 11, no. 1, pp. 10–18. doi:10.1145/1656274.1656278 [GS Search]

Haykin S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2ª Edição. Macmillan, Nova Iorque. [GS Search]

Heiner, C., e Zachary, J. (2009). Improving Student Question Classification. In Educational Data Mining 2009. [GS Search]

Hotho, A., Nurnberger, A., e Paas, G. (2005). A brief survey of text mining. LDV Forum - GLDV Journal for Computational Linguistics and Language Technology, 20(1):19–62. Available from http://www.jlcl.org/2005_Heft1/19-62_HothoNuernbergerPaass.pdf [GS Search]

Jain, P. "Virtual learning environment." International Journal in IT & Engineering 3.5 (2015): 75-84. [GS Search]

Jing, L-P., Huang, H-K., Shi, H-B. (2002). Improved feature selection approach TFIDF in text mining. In: Machine Learning and Cybernetics. Proceedings. 2002 International Conference on. IEEE, 2002. p. 944-946. doi:10.1109/ICMLC.2002.1174522 [GS Search]

Kowata, J. H., Cury, D., e Boeres, M. C. S. (2012). Em direção à construção automática de Mapas Conceituais a partir de textos. Revista Brasileira de Informática na Educação, 20(1), 33. doi: 10.5753/rbie.2012.20.1.33 Available from http://br-ie.org/pub/index.php/rbie/article/view/1367 [GS Search]

Lin, F.-R., Hsieh, L.-S., Chuang, F.-T. (2009). Discovering genres of online discussion threads via text mining. Computers & Education, vol. 52, no. 2, pp. 481–495. doi:10.1016/j.compedu.2008.10.005 [GS Search]

Mazzolini, M., e Maddison, S. (2007). When to jump in: The role of the instructor in online discussion forums. Computers & Education, 49(2), 193-213. doi:10.1016/j.compedu.2005.06.011 [GS Search]

Mohamad, S. K. e Tasir, Z. (2013). Educational data mining: A review. Procedia - Social and Behavioral Sciences, The 9th International Conference on Cognitive Science, vol. 97, no. 0, pp. 320 – 324. [GS Search]

Oliveira Júnior, R. L., Esmin, A. A., Coelho, T. A., Araújo, D. L, Silva, L. A., Giroto, R. (2011). Uma Ferramenta de Monitoramento Automático de Mensagens de Fóruns em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Anais do XXII SBIE – XV WIIE. [GS Search]

Pena-Shaff, J. B., & Nicholls, C. (2004). Analyzing student interactions and meaning construction in computer bulletin board discussions. Computers & Education, 42(3), 243-265. doi:10.1016/j.compedu.2003.08.003 [GS Search]

Quinlan, J. R. (2014). C4. 5: programs for machine learning. Elsevier. [GS Search]

Ravi, S., & Kim, J. (2007). Profiling student interactions in threaded discussions with speech act classifiers. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 158, 357. [GS Search]

Rezende, S. O., Marcacini, R. M., e Moura, M. F. (2011). “O uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento”. Revista de Sistemas de Informação da FSMA, no. 7, pp. 7–21. [GS Search]

Rigo, S. J., Flores, E. M., Abech, M., Barbosa, J. L., Costa, C., Martins, L. L., e Araujo, D. A. (2013). O papel do Processamento de Língua Natural e da Representação de Conhecimento na extração de informações em mensagens textuais na Educação a Distância?. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE. Vol. 24, No. 1, p. 647. doi:10.5753/cbie.sbie.2013.647 [GS Search]

Rolim, V., Cordeiro, F. R., Ferreira, R. (2014). Reconhecimento de Padrões Aplicados a Comentários de Fóruns Educacionais. Encontro nacional da inteligência artificial e computacional. Available from http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2014/003.pdf [GS Search]

Rolim, V., Ferreira, R. e Costa, E. (2016a). Identificação Automática de Dúvidas em Fóruns Educacionais. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE. Vol. 27. No. 1. doi:10.5753/cbie.sbie.2016.936[GS Search]

Rolim, V., Ferreira, R., e Costa, E. (2016b). Método Supervisionado para Identificação de Dúvidas em Fóruns Educacionais. Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação. Vol. 5. No. 1. doi:10.5753/cbie.wcbie.2016.102 [GS Search]

Romero, C., López, M. I., Luna, J. M., e Ventura, S. (2013). Predicting students' final performance from participation in on-line discussion forums. Computers & Education, 68, 458-472. doi:10.1016/j.compedu.2013.06.009 [GS Search]

Rutten, A. L. B. (2010). Bayes’ theorem: scientific assessment of experience. International jornal of high dilution research, vol. 9, no. 32. [GS Search]

Salton, G. e Buckley, C. (1988). Term-weighting approaches in automatic text retrieval. Journal information processing and management: an international Journal, vol. 24, cap. 5, pp. 513-523. doi:10.1016/0306-4573(88)90021-0 [GS Search]

Sebastiani, F. (2002). Machine learning in automated text categorization. ACM Computing Surveys, Vol. 34, No. 1, pp. 1–47. doi:10.1145/505282.505283[GS Search]

Thorsten, J. (1996). A Probabilistic Analysis of the Rocchio Algorithm with TFIDF for Text Categorization. Carnegie-mellon univ pittsburgh pa dept of computer science. [GS Search]

Yoo, J., e Kim, J. (2014). Can online discussion participation predict group project performance? investigating the roles of linguistic features and participation patterns. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(1), 8-32. doi:10.1007/s40593-013-0010-8 [GS Search]

Weiss, S. M. e Kulikowski, C. A. (1991). Computer Systems that Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning, and Expert Systems. Morgan Kaufmann Publishers Inc., São Francisco, CA, USA. [GS Search]

Zhang, W., Yoshida, T., Tang, X. (2011). A comparative study of TF* IDF, LSI and multi-words for text classification. Expert Systems with Applications, v. 38, n. 3, p. 2758-2765. doi:10.1016/j.eswa.2010.08.066[GS Search]




DOI: https://doi.org/10.5753/rbie.2017.25.03.112

DOI (PDF): https://doi.org/10.5753/rbie.2017.25.03.112

____________________________________________________________________________

Revista Brasileira de Informática na Educação (RBIE) (ISSN: 1414-5685; online: 2317-6121)
Brazilian Journal of Computers in Education (RBIE) (ISSN: 1414-5685; online: 2317-6121)