Uma abordagem computacional para detectar emoções de alunos em cursos online

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Alencar, Márcio Aurélio dos Santos
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/0918012722130408, https://orcid.org/0000-0002-4398-9301
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Ambientes virtuais compartilhados; Inteligência artificial - Aplicações educacionais; Realidade virtual na educação; Afetividade; Ensino à distância; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA; Análise de Sentimentos; Computação Afetiva; Ambiente Virtual de Aprendizagem; Sistema Multiagente
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8149

A cada ano aumenta o número de instituições de ensino que utilizam Ambientes Virtuais de Aprendizagem no ensino a distância. Esses Ambientes Virtuais de Aprendizagem geram um grande volume de informações, de suma importância para essas instituições, assim como para os professores, e com essas informações podemos identificar várias emoções dos estudantes, como frustração, isolamento, desânimo e desmotivação, e por meio de técnicas de Inteligência Artificial é possível estimular e motivar os estudantes. A afetividade é um grande "aliado" para promover a aprendizagem, e para promover a afetividade em ambientes virtuais de aprendizagem é necessário que as ações de interatividade do mediador sejam mais constantes, estando presentes e atentas ao “movimento” dos alunos, buscando ajudá-los de maneira individual e consciente, dando-lhes feedback, fazendo com que se sintam seguros e ajudando a animá-los. A interação entre pessoas em cursos presenciais obtém excelentes resultados, pois os sentidos ajudam os alunos na execução das atividades, porém em Ambientes Virtuais de Aprendizagem essa percepção é diferente e precisa ser estimulada. Dessa forma, essa Tese descreve um modelo para identificação automática de emoções em textos produzidos por estudantes da modalidade Educação a Distância em Ambientes Virtuais de Aprendizagem – AVAs. A abordagem proposta nesse trabalho permite identificar o sentimento contido em mensagens textuais de estudantes de cursos a distância utilizando algoritmo de classificação automática usando análise de sentimentos baseado em abordagem léxica. Os principais resultados obtidos foram no sentido de que a abordagem proposta (léxica, a partir de Análise de Sentimentos) pode colaborar positivamente para o processo de ensino-aprendizagem, tendo em vista que saber o estado emocional dos estudantes pode melhorar no acompanhamento da turma, pois com essas informações adicionais o tutor tem mais um recurso para tomada de decisões, como reconhecer alunos com insatisfação e falta de interesse no curso. Como limitação da pesquisa, temos: subjetividade nos textos, produção de textos grandes, tamanho da amostra, tempo de classificação.