{"title":"Avaliação Automática de Ensaios, em português, centrada em atributos linguı́sticos de superfı́cie e de conteúdo","authors":"Silvéiro Sirotheau, J. Santos, Eloi L. Favero","doi":"10.5753/WEI.2019.6634","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Cresce a necessidade de ambientes inteligentes para o ensino a distância. Um dos seus elementos é um sistema de avaliação automática de questões conceituais discursivas. Neste trabalho, propõe-se um método de avaliação automática de ensaio na lı́ngua portuguesa baseado no refinamento de atributos de conteúdo (semânticos), de coerência e estatı́sticos de superfı́cie para predizer a pontuação de um ensaio. A acurácia do sistema (SxH) foi contrastada com a acurácia medida entre dois avaliadores humanos (HxH), o que resultou num valor de erro médio de 0.91 SxH contra 0.89 HxH e numa acurácia kappa quadrático de 0.62 SxH contra 0.52 HxH. Este estudo mostra que esta tecnologia está alcançando maturidade para o uso em ambientes.","PeriodicalId":237172,"journal":{"name":"Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI)","volume":"132 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/WEI.2019.6634","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Cresce a necessidade de ambientes inteligentes para o ensino a distância. Um dos seus elementos é um sistema de avaliação automática de questões conceituais discursivas. Neste trabalho, propõe-se um método de avaliação automática de ensaio na lı́ngua portuguesa baseado no refinamento de atributos de conteúdo (semânticos), de coerência e estatı́sticos de superfı́cie para predizer a pontuação de um ensaio. A acurácia do sistema (SxH) foi contrastada com a acurácia medida entre dois avaliadores humanos (HxH), o que resultou num valor de erro médio de 0.91 SxH contra 0.89 HxH e numa acurácia kappa quadrático de 0.62 SxH contra 0.52 HxH. Este estudo mostra que esta tecnologia está alcançando maturidade para o uso em ambientes.