Classificação automática de erros de aprendizes humanos do processo de indução analítica

Resumo

O problema da classificação automática de erros no processo de indução analítica dos humanos é exposto de maneira crítica em relação ao contexto da aprendizagem formal da matemática. As principais limitações de outras pesquisas existentes são apontadas em relação à concepção de modelos dinâmicos de aprendizes em sistemas tutores inteligentes. Os aspectos metodológicos de uma solução factível para o problema proposto são identificadas com base em métricas genéricas que se aplicam às diferenças entre expressões matemáticas erradas e corretas. Uma implementação do modelo estudado é feita com base em dados experimentais coletados de aprendizes reais e submetidos à análise de especialistas no ensino de indução analítica. Os principais resultados apontam para índices de 87% de acerto na classificação automática. Metas futuras de pesquisa são delineadas no sentido de monitorar a evolução do desempenho acadêmico dos aprendizes por longos períodos.