M. Amorim, J. Simões, F. Assis, J. Pinheiro, Daniel S. Menasch, C. Motta, Ageu Cavalcanti Pacheco
{"title":"通过自动问题生成增加远程学习的交互性:挑战,通过机器学习的解决方案和CEDERJ的一个案例研究","authors":"M. Amorim, J. Simões, F. Assis, J. Pinheiro, Daniel S. Menasch, C. Motta, Ageu Cavalcanti Pacheco","doi":"10.5753/wei.2019.6629","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O aprendizado ativo vem revolucionando a educação. Promovendo a maior interação entre alunos e professores, o aprendizado ativo diminui a taxa de evasão de alunos e aumenta a eficácia do aprendizado. Entretanto, o aprendizado ativo é desafiador num ambiente online, em que os alunos interagem por uma plataforma de ensino semi-presencial no estilo do CEDERJ. Neste artigo, propomos o uso de questionários interativos para aproximar alunos e professores do curso de ensino a distância do CEDERJ. As questões, no entanto, precisam ser apresentadas aos alunos no nı́vel de dificuldade adequado. Um dos desafios consiste, então, em determinar a dificuldade de questões que, em sua maioria, são respondidas apenas uma única vez. Para contornar tal desafio, propomos o uso de aprendizado por máquina, a fim de extrair atributos das questões e classificá-las segundo tais atributos. Usando uma árvore de decisão e um classificar naive Bayes, resultados preliminares indicam a possibilidade de classificar as questões de acordo com seu nı́vel de dificuldade.","PeriodicalId":237172,"journal":{"name":"Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI)","volume":"257 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Aumentando a Interatividade no Ensino a Distância via Geração Automática de Questões: Desafios, Soluções via Aprendizado por Máquina e Um Estudo de Caso no CEDERJ\",\"authors\":\"M. Amorim, J. Simões, F. Assis, J. Pinheiro, Daniel S. Menasch, C. Motta, Ageu Cavalcanti Pacheco\",\"doi\":\"10.5753/wei.2019.6629\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O aprendizado ativo vem revolucionando a educação. Promovendo a maior interação entre alunos e professores, o aprendizado ativo diminui a taxa de evasão de alunos e aumenta a eficácia do aprendizado. Entretanto, o aprendizado ativo é desafiador num ambiente online, em que os alunos interagem por uma plataforma de ensino semi-presencial no estilo do CEDERJ. Neste artigo, propomos o uso de questionários interativos para aproximar alunos e professores do curso de ensino a distância do CEDERJ. As questões, no entanto, precisam ser apresentadas aos alunos no nı́vel de dificuldade adequado. Um dos desafios consiste, então, em determinar a dificuldade de questões que, em sua maioria, são respondidas apenas uma única vez. Para contornar tal desafio, propomos o uso de aprendizado por máquina, a fim de extrair atributos das questões e classificá-las segundo tais atributos. Usando uma árvore de decisão e um classificar naive Bayes, resultados preliminares indicam a possibilidade de classificar as questões de acordo com seu nı́vel de dificuldade.\",\"PeriodicalId\":237172,\"journal\":{\"name\":\"Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI)\",\"volume\":\"257 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-07-12\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/wei.2019.6629\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/wei.2019.6629","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Aumentando a Interatividade no Ensino a Distância via Geração Automática de Questões: Desafios, Soluções via Aprendizado por Máquina e Um Estudo de Caso no CEDERJ
O aprendizado ativo vem revolucionando a educação. Promovendo a maior interação entre alunos e professores, o aprendizado ativo diminui a taxa de evasão de alunos e aumenta a eficácia do aprendizado. Entretanto, o aprendizado ativo é desafiador num ambiente online, em que os alunos interagem por uma plataforma de ensino semi-presencial no estilo do CEDERJ. Neste artigo, propomos o uso de questionários interativos para aproximar alunos e professores do curso de ensino a distância do CEDERJ. As questões, no entanto, precisam ser apresentadas aos alunos no nı́vel de dificuldade adequado. Um dos desafios consiste, então, em determinar a dificuldade de questões que, em sua maioria, são respondidas apenas uma única vez. Para contornar tal desafio, propomos o uso de aprendizado por máquina, a fim de extrair atributos das questões e classificá-las segundo tais atributos. Usando uma árvore de decisão e um classificar naive Bayes, resultados preliminares indicam a possibilidade de classificar as questões de acordo com seu nı́vel de dificuldade.