Agrupamento automático de mensagens em fóruns educacionais

dc.contributor.advisorMello, Rafael Ferreira Leite de
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6190254569597745
dc.contributor.authorPereira, Fabio Mariano Costa Silva Gomes
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8040322704977339
dc.date.accessioned2025-08-25T12:38:16Z
dc.date.issued2022-06-08
dc.degree.departamentcomputacao
dc.degree.graduationbacharelado em ciencia da Computacao
dc.degree.levelbachelor's degree
dc.degree.localRecife
dc.descriptionTrata-se de um TCC cujo o conteúdo foi transformado em artigo com primeira publicação nos Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação sob o endereço: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbie/article/view/22460. Recomenda-se o acesso e citação por meio do periódico citado.
dc.description.abstractVirtuais de Aprendizagem trazem inúmeras vantagens quando a questão é facilitar o acesso a informação. Porém, um problema comum que dificulta o acompanhamento dos professores e, sobretudo, o envio de feedback, devido a maior quantidade de alunos por turma, quando comparado com o ensino presencial, é a sobrecarga de informações. Com intuito de mitigar isto, este artigo realiza agrupamentos utilizando os algoritmos K-Means, K-Medoids, DB Scan e o Aglomerativo em 1652 postagens de 4 fóruns educacionais diferentes de um curso superior a fim de agrupar as mensagens semelhantes para auxiliar o professor, tendo que lidar com uma quantidade menor de informação. Em cada postagem, extrai características e aplica técnicas de PLN, além de utilizar uma representação vetorial para o texto das postagens. Por fim, avalia a qualidade de cada agrupamento utilizando as métrica: coeficiente de silhueta e Davies-Boulding.
dc.description.abstractxThe internet, the increasingly adoption of Distance Education and Virtual Learning Environments bring numerous advantages when it comes to facilitating access to information. However, a common problem that makes it difficult for teachers to monitor and send feedback, due to the greater number of students per class, when compared to face-to-face teaching, which leads to an information overload. In order to mitigate this, this article performs groupings using the K-Means, K-Medoids, DB Scan and Agglomerative algorithms in 1652 posts from 4 different educational forums of a higher education course in order to group similar messages to help the teacher, having to deal with with a smaller amount of information. In each post, it extracts features and applies NLP techniques, in addition to using a vector representation for the text of the posts. Finally, it evaluates the quality of each cluster using the following metrics: Silhouette and Davies-Boulding coefficients.
dc.format.extent29 f.
dc.identifier.citationPEREIRA, Fabio Mariano Costa Silva Gomes. Agrupamento automático de mensagens em fóruns educacionais. 2022. 29 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.
dc.identifier.urihttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/7566
dc.language.isopt_BR
dc.publisher.countryBrazil
dc.publisher.initialsUFRPE
dc.relation.ispartofMARIANO, Fábio; MACÁRIO, Valmir; FERREIRA MELLO, Rafael. Agrupamento automático de mensagens em fóruns educacionais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 33. , 2022, Manaus. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 798-809. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2022.224635.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5753/sbie.2022.224635
dc.rightsopenAccess
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subjectAnálise por agrupamento
dc.subjectAlgorítmos computacionais
dc.subjectMineração de texto
dc.subjectFórum (Debates)
dc.subjectEducação a distância
dc.subjectTecnologia educacional
dc.titleAgrupamento automático de mensagens em fóruns educacionais
dc.typebachelorThesis

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