CORREÇÃO AUTOMATIZADA DE QUESTÕES DISSERTATIVAS UTILIZANDO MEDIDAS DE SIMILARIDADE E PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL - Neves de Lima Dias, Aislan; Silva, Francisco Assis da; Almeida, Leandro Luiz de; Augusto Pazoti, Mário (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2023)
O Brasil tem vivenciado na última década, um grande aumento da procura pelo Ensino a Distância, com o advento da pandemia, essa tendência ficou ainda mais acentuada com a adaptação forçada pela realidade pandêmica aos professores, embora difícil inicialmente, contribuiu para uma visão clara de como ferramentas tecnológicas podem proporcionar um auxílio maior na prática de suas atividades pedagógicas e de ensino aos discentes, auxiliando e prevenindo avaliações incorretas durante um período de estresse físico ou emocional, ao mesmo passo que otimizaria o tempo dedicado a sua atividade profissional. Utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural para obter a representação de conhecimento a partir resposta pré-processado do aluno, foi possível obter uma acurácia entre 50 e 77 por cento quando comparado a nota atribuída por um avaliador humano e o sistema computacional em si, bastando que o avaliador forneça ao sistema uma resposta de referência ou um conjunto de palavras-chave ou diversas amostras de cada questão daquilo que se espera que esteja abordado dentro da resposta avaliada.