Uma Ferramenta de Avaliação Automática para Mapas Conceituais como Auxílio ao Ensino em Ambientes de Educação a Distância

Resumo

Resumo: A avaliação automática de questões abertas é uma característica almejada em ambientes de Ensino a Distância, pois permite ao professor avaliar de forma mais adequada o desempenho do estudante. Todavia, este tipo de avaliação é freqüentemente utilizado para questões objetivas (questões fechadas). Pesquisas têm sido realizadas com o intuito de criar ferramentas de avaliação automática para questões abertas, porém o principal foco destas pesquisas reside sobre pequenas questões discursivas. Dentre as questões abertas, a abordagem de Mapas Conceituais caracteriza-se como uma metodologia voltada para a avaliação que permite uma visão mais detalhada do aprendizado do aluno, da qual propostas de avaliação automática estão sendo pesquisadas. Este trabalho descreve uma proposta de ferramenta, que através de técnicas de Inteligência Artificial (n-gramas e KNN), realiza uma avaliação tanto quantitativa como qualitativa sobre Mapas Conceituais. Os resultados desta proposta atingem uma acurácia de 90% de acertos em relação a avaliadores humanos considerando a avaliação quantitativa, enquanto que para a avaliação qualitativa relatórios são criados para o aluno com o objetivo de auxiliá-lo no processo de desenvolvimento do Mapa Conceitual.

Abstract: Virtual Learning Environment requires automated assessment for opened questions once it allows a better way to evaluate students’ performance. Therefore, this evaluation is usually use on objective questions (closed questions). Researches have been made in order to create automated evaluation for opened questions, but the main focus of these tools lays in short essays. Through opened questions, Conceptual Maps has a role as an assessment methodology that allows a detailed vision about students’ learning, where proposals to do automated assessment have been researched. This paper describes a proposal that uses Artificial Intelligence Techniques (n-grams and Knn) to assess students’ Conceptual Maps in a quantitative way and qualitative way. The results achieved an average of 90% rights related to humans experts for quantitative assessment, while considering qualitative assessment it’s created guide reports to students in order to help them with the Conceptual Map construction.