Alfa - um chatbot do tipo perguntas e respostas como assistente virtual no AVA Moodle

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Santos, Victon Malcolm Rodrigues dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Chatbots educacionais; Educa??o a dist?ncia; Ambientes virtuais de aprendizagem; An?lise de competidores; An?lise de intera??es; RASA NLU; Moodle
• Link de acesso: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/2908

A fim de apoiar o processo de Educa??o a Dist?ncia (EAD), a cria??o dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) proporcionou v?rias possibilidades de intera??es entre os envolvidos no processo de ensino aprendizagem online por meio de ferramentas de colabora??o s?ncronas e ass?ncronas. As intera??es nessas ferramentas t?m implica??es no engajamento, envolvimento, satisfa??o e desempenho dos estudantes. Para alcan?ar um grau satisfat?rio, tanto de comunica??o quanto de pertencimento social e emocional pelos estudantes, o professor precisa organizar as suas a??es pedag?gicas de forma a evitar ou minimizar o sentimento de isolamento dos estudantes, promovendo a colabora??o e o suporte necess?rio para que sejam alcan?ados os objetivos de aprendizagem, sendo um dos desafios mais intensos e exaustivos enfrentados na EAD. Considerando o aumento do volume de cursos na modalidade EAD e h?brido, com turmas cada vez maiores, e sem o apoio adequado de tutores, espera-se que algum suporte autom?tico seja oferecido pelas TICs aos professores no acompanhamento das atividades e intera??es com os estudantes nos AVAs. O uso de tecnologias que apliquem t?cnicas de Intelig?ncia Artificial (IA), como os agentes conversacionais do tipo chatbot, al?m de diminuir o esfor?o relacionado a gest?o e acompanhamento por parte dos professores e tutores, podem proporcionar melhorias dos cursos remotos ofertados, oferecendo um novo modo de intera??o e fornecendo m?tricas e indicadores para que os cursos evoluam, tornando-se cada vez melhores para aqueles que comp?em este modelo de ensino. Esta pesquisa teve como objetivo geral investigar e analisar o contexto da EAD, e desenvolver um chatbot educacional do tipo perguntas e respostas, no formato de um plugin do AVA Moodle, para auxiliar professores e tutores como um primeiro apoio ?s d?vidas e busca de informa??es dos estudantes. O processo metodol?gico t?cnico-cient?fico foi composto por seis etapas, a saber: realiza??o de um levantamento bibliogr?fico para oferecer insights do problema de pesquisa, objetivos e trabalhos relacionados; a cria??o de um survey com professores e tutores visando coletar e analisar a percep??o de professores e tutores em rela??o ao acompanhamento das intera??es e atividades nos AVAs e quanto ao uso de Chatbots como apoio ao professor na EAD; o desenvolvimento de uma an?lise de competidores, com a aplica??o da metodologia de benchmark, para selecionar o melhor framework de desenvolvimento com base no contexto de aplica??o; uma an?lise indireta de intera??es no ambiente do IFPB visando obter informa??es para definir o escopo o chatbot quanto a cria??o de a??es e inten??es contextualizadas, al?m de treinar modelos de entendimento de linguagem natural (NLU); especifica??o e codifica??o do chatbot do tipo perguntas e respostas em um processo iterativo e incremental; e por fim, a aplica??o testes e valida??o da acur?cia e da percep??o do usu?rio para com o chatbot desenvolvido em um ambiente Moodle. Como contribui??es prim?rias do trabalho destacam-se: (i) o resultado do benchmark, que comparando quarenta e tr?s frameworks, plataformas e engines para desenvolvimento de chatbots de prop?sito geral ou espec?fico, apontou o framework Rasa NLU como o mais adequado para o desenvolvimento de chatbots no contexto da aprendizagem online em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. O resultado do benchmark proporcionou a tomada de decis?o na escolha do framework para o desenvolvimento do chatbot Alfa; (ii) o chatbot Alfa, que considerou a an?lise indireta de intera??es sobre dados de alguns cursos do IFPB para elabora??o do escopo e para o treinamento do modelo, obtendo bons resultados nos testes realizados, obtendo acur?cia no modelo com 0,92 para entidades e 0,70 para inten??es, assim como na valida??o com os usu?rios, aplicando question?rio baseado no modelo Technology Acceptance Model (TAM), com elevado n?vel de aceita??o.