FRAMEWORK PARA FORMAÇÃO E ANÁLISE DE AGRUPAMENTOS DE ESTUDANTES A PARTIR DE SIMILARIDADE SEMÂNTICA COGNITIVA

Autores

Resumo

Muitas abordagens de ensino-aprendizagem dependem diretamente da formação de agrupamentos e essa tarefa pode se tornar demasiadamente complexa a depender de uma série de fatores. Esta pesquisa propõe um framework como ferramenta para professores, que possibilita realizar agrupamentos de estudantes baseados na similaridade semântica de mapas conceituais por eles produzidos. A abordagem consiste na leitura automatizada dos mapas e sua representação como vetores multidimensionais de características que consideram o contexto. Esses vetores podem ser comparados por redes neurais artificiais a fim de identificar semântica sem a necessidade de estruturas de suporte como modelos pré-definidos, ontologias ou web semântica que, por vezes, sobrecarregam a representação da informação e demandam conhecimento específico sobre um domínio. Para que o framework pudesse ser instanciado, produzimos um ambiente de software que o suportasse em atividades pedagógicas.  Os resultados de experimentos em sala de aula apontam uma correspondência acima de 85% entre os grupos semânticos propostos por professores e o framework, e o confirmam como relevante para auxiliar professores a diminuir a carga cognitiva do processo de aprendizagem a partir do entendimento dos grupos e da proximidade semântica de seus integrantes.

Biografia do Autor

Rodrigo Ruy Boguski, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutorando em Ciência da Computação e Mestre em Informática pela Universidade Federal do Espírito Santo, Pós-graduado em Gestão da Tecnologia de Informação e Pós-graduado em Engenharia de Software pela Faculdade Cenes, Pós-graduação em Ciência de Dados pela Faculdade Focus, Pós-graduação em Auditoria Empresarial pela Faculdade Unileya, Pós-graduado em Gerenciamento de Projetos pela Universidade Estácio de Sá, Graduado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Espírito Santo. Tem realizado pesquisa em inteligência artificial na área de processamento de linguagem natural, modelagem conceitual e teorias cognitivas de aprendizagem para o desenvolvimento de sistemas tutores inteligentes com chatbots que permitam ajudar o processo de construção do conhecimento. 

Davidson Cury, Universidade Federal do Espírito Santo

Possui graduação em Engenharia Civil pela UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RJ (1971), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1986), doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (1996) e pos-doutorado pela FACED-UFRGS, em 2012-13. Atualmente é Professor Titular da Universidade Federal do Espírito Santo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas de Informação e Informática na Educação, atuando principalmente em engenharia de software, projeto de interfaces humano-computador, agentes inteligentes e ambientes de aprendizagem.

Camila Zacché de Aguiar, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Espírito Santo - UFES (2021) e Gerente de TI e Inovação do Instituto de Tecnologia da Informação e Comunicação do Espírito Santo - PRODEST (2021). Mestre em Informática pela Universidade Federal do Espírito Santo - UFES (2017). Especialista em Desenvolvimento Web pela Faculdade de Tecnologia - FAESA (2011). Graduada em Sistemas de Informação pelo Centro Universitário do Espírito Santo - UNESC (2009). Graduada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Centro Universitário do Espírito Santo - UNESC (2007). Graduada em Redes de Computadores pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo - IFES (2007).

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Publicado

09/11/2024

Edição

v. 37 (2024): Cadernos da FUCAMP

Seção

Artigos

Licença

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