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Autor: search.filters.author.Batista, Hyan Hugo NoáAssunto: search.filters.subject.Aprendizado do computador

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    Classificação multi-rótulo para análise de qualidade de feedback
    (2025-08-06) Batista, Hyan Hugo Noá; Mello, Rafael Ferreira de Leite; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/4262454011553103
    O feedback é um fator muito importante no processo de ensino-aprendizagem e crucial na Educação a Distância, pois, como professores e alunos estão separados no espaço e/ou tempo, é através do feedback que o aluno vai entender como está o seu desempenho na disciplina e quais são os próximos passos do aprendizado. Existem na literatura modelos de feedback que ajudam o professor a estruturar e fornecer um feedback de qualidade ao aluno. Nesse trabalho utilizamos o conceituado modelo de feedback de Hattie e Timperley que divide o feedback em categorias (tarefa, processamento da tarefa, regulação e pessoal). É possível encontrar na literatura trabalhos que analisam feedback automaticamente com base nesse modelo. Contudo, esses trabalhos utilizam algoritmos tradicionais de aprendizagem de máquina e treinam classificadores binários para cada nível de feedback. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo utilizar algoritmos de deep learning para classificação multi-classe de feedback com base no modelo de Hattie e Timperley.