Análise automática da presença cognitiva em discussões online escritas em português

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: MENDONÇA NETO, Valter dos Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/57462/001300000976c
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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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