Especificação de um Algoritmo Genetico para Auxiliar na Avaliação da Aprendizagem Significativa com Mapas Conceituais

Resumo

Resumo: Aprendizagem Significativa mediada por Mapas Conceituais (MCs) é um tipo de construtivismo viável para ser usado em sala de aula. Uma dificuldade ainda não resolvida satisfatoriamente é a questão da avaliação da aprendizagem por meio de MCs. Pesquisas nesta área investem na idéia de comparar o MC do estudante com um MC de referência, o que acaba reproduzindo a lógica positivista do behaviorismo. Neste artigo mostramos como usar aprendizagem de máquina via Algoritmo Genético para implementar uma idéia diferente: gerar coleções de MCs para enriquecer o processo de avaliação. Como conseqüência, avaliar a aprendizagem se transforma num problema de busca, abrindo espaço para considerar os modos individuais de aprender.

Abstract: Meaningful Learning mediated by Concept Maps (CMs) is a type of constructivism viable to be applied in the classroom. A difficulty not yet satisfactorily solved is learning assessment based on CMs. Many research projects in this area invest in the idea of comparing the student’s CM to a reference CM, an approach that reproduces the positivistic logic of behaviorism. In this paper we show how to use machine learning, via genetic algorithms, to implement a different idea: generate collections of CMs to enrich the assessment process. As a result, learning assessment becomes a search problem, making it possible to consider individual ways of learning.