Análise automática da presença cognitiva em discussões online escritas em português
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural de Pernambuco
Departamento de Estatística e Informática Brasil UFRPE Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7852 |
Resumo: | Esta dissertação de mestrado apresenta um método que permite a análise automatizada das mensagens trocadas em fóruns online de ensino a distância escritas em português brasileiro. Em particular, analisa o problema da codificação de mensagens de discussão para níveis de presença cognitiva, um importante construto do modelo de Comunidade de Investigação amplamente utilizado na aprendizagem online. Embora existam técnicas de codificação para presença cognitiva na língua inglesa, a literatura ainda é pobre em métodos para outras línguas, como o português. O método aqui proposto faz uso de um conjunto de 127 características extraídas de diferentes recursos, disponíveis para análise textual através de técnicas de Mineração de Texto, para criar um classificador random forest com a finalidade de extrair automaticamente as fases cognitivas. O modelo desenvolvido atingiu 76% de acurácia e o k de 0,55, o que representa uma concordância moderada, e está acima do nível de puro acaso. Este trabalho também fornece uma análise da natureza da presença cognitiva, observando as características de classificação que foram mais relevantes para distinguir as diferentes fases da presença cognitiva e um estudo comparativo sobre as principais características identificadas nas fases da presença em diferentes contextos. |
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Análise automática da presença cognitiva em discussões online escritas em portuguêsEducação a distânciaDiscussão onlinePresença cognitivaAnálise automatizadaCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOEsta dissertação de mestrado apresenta um método que permite a análise automatizada das mensagens trocadas em fóruns online de ensino a distância escritas em português brasileiro. Em particular, analisa o problema da codificação de mensagens de discussão para níveis de presença cognitiva, um importante construto do modelo de Comunidade de Investigação amplamente utilizado na aprendizagem online. Embora existam técnicas de codificação para presença cognitiva na língua inglesa, a literatura ainda é pobre em métodos para outras línguas, como o português. O método aqui proposto faz uso de um conjunto de 127 características extraídas de diferentes recursos, disponíveis para análise textual através de técnicas de Mineração de Texto, para criar um classificador random forest com a finalidade de extrair automaticamente as fases cognitivas. O modelo desenvolvido atingiu 76% de acurácia e o k de 0,55, o que representa uma concordância moderada, e está acima do nível de puro acaso. Este trabalho também fornece uma análise da natureza da presença cognitiva, observando as características de classificação que foram mais relevantes para distinguir as diferentes fases da presença cognitiva e um estudo comparativo sobre as principais características identificadas nas fases da presença em diferentes contextos.This M.Sc. dissertation presents a method that allows the automated analysis of the messages exchanged in online distance-learning forums written in Brazilian Portuguese. In particular, it analyzes the problem of coding discussion transcripts for levels of cognitive presence, an important construct in a widely Community of Inquiry model used in online learning. Although there are coding techniques for cognitive presence in the English language, the literature is still poor in methods for other languages, such as Portuguese. The method proposed here makes use of a set of 127 features extracted from different resources, available for textual analysis through Text Mining techniques, to create a random forest classifier to automatically extract the cognitive phases. The model developed reached 76% accuracy and Cohen’s k of .55, which represents a moderate agreement, and is above the level of pure chance. This paper also provides an analysis of the nature of cognitive presence, observing the classification characteristics that were most relevant to distinguish between the different phases of cognitive presence and a comparative study regarding the main characteristics identified in the phases of presence in different contexts.Universidade Federal Rural de PernambucoDepartamento de Estatística e InformáticaBrasilUFRPEPrograma de Pós-Graduação em Informática AplicadaLINS, Rafael DueireMELLO, Rafael Ferreira Leite deLINS, Rafael DueireLIMA, Rinaldo José deFALCÃO, Taciana Pontual da RochaMENDONÇA NETO, Valter dos Santos2019-02-19T13:07:07Z2018-11-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMENDONÇA NETO, Valter dos Santos. Análise automática da presença cognitiva em discussões online escritas em português. 2018. 94 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7852ark:/57462/001300000976cporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPE2019-05-03T14:04:54Zoai:tede2:tede2/7852Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2019-05-03T14:04:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false |
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Esta dissertação de mestrado apresenta um método que permite a análise automatizada das mensagens trocadas em fóruns online de ensino a distância escritas em português brasileiro. Em particular, analisa o problema da codificação de mensagens de discussão para níveis de presença cognitiva, um importante construto do modelo de Comunidade de Investigação amplamente utilizado na aprendizagem online. Embora existam técnicas de codificação para presença cognitiva na língua inglesa, a literatura ainda é pobre em métodos para outras línguas, como o português. O método aqui proposto faz uso de um conjunto de 127 características extraídas de diferentes recursos, disponíveis para análise textual através de técnicas de Mineração de Texto, para criar um classificador random forest com a finalidade de extrair automaticamente as fases cognitivas. O modelo desenvolvido atingiu 76% de acurácia e o k de 0,55, o que representa uma concordância moderada, e está acima do nível de puro acaso. Este trabalho também fornece uma análise da natureza da presença cognitiva, observando as características de classificação que foram mais relevantes para distinguir as diferentes fases da presença cognitiva e um estudo comparativo sobre as principais características identificadas nas fases da presença em diferentes contextos. |
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