Cíntia Maria de Araújo Pinho, professora do Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, ETEC Prof. Maria Cristina Medeiros, São Paulo (SP), Brasil.
Marcos Antonio Gaspar, docente permanente e pesquisador do Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento da Universidade Nove de Julho, São Paulo (SP), Brasil.
Renato José Sassi, docente permanente e pesquisador do Programa de Pós-graduação em Informática e Gestão do Conhecimento da Universidade Nove de Julho, São Paulo (SP), Brasil.
O processo de correção manual de redações é demorado e extenuante para o professor, além de acarretar demora na devolutiva ao aluno. Os desafios dessa tarefa são particularmente evidentes na correção das redações do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), por exemplo, onde a fuga ao tema proposto é uma das competências analisadas. Esta competência específica é o foco de uma pesquisa recentemente publicada no periódico Educação em Revista, intitulada Aplicação de técnicas de inteligência artificial para classificação de fuga ao tema em redações.
Nesse contexto, o estudo propõe o desenvolvimento de um sistema automático de correção inteligente de redações como solução para agilizar o processo avaliativo, fornecendo ao professor indicações de possíveis falhas na escrita do aluno, especialmente no que tange à fuga ao tema proposto na redação. A solução delineada neste trabalho é apoiada em Inteligência Artificial, com aplicação de Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Textos e técnicas inteligentes para classificação de fuga ao tema em redações.
Para tanto, foi realizada uma pesquisa aplicada e experimental, executada por meio da aplicação de algoritmos e mensuração dos resultados obtidos nos experimentos desenvolvidos, visando estabelecer a análise comparativa da aplicação de diferentes técnicas inteligentes.
Os experimentos realizados classificaram 1.320 redações em língua portuguesa com 119 temas diferentes, que trouxeram os melhores resultados para o classificador Redes Neurais Convolucionais. Tal classificador mostrou-se mais eficiente tanto em termos de acurácia quanto em relação aos resultados de falsos positivos, métricas de precisão, Recall e F1-Score.
A pesquisa realizada proporcionou a criação de uma plataforma web denominada CRIA (Corretor de Redações por Inteligência Artificial), que já está sendo utilizada por escolas, gestores escolares, professores e alunos. O intuito dessa plataforma é proporcionar a análise instantânea de redações, simulando as diretrizes e notas do Enem, indicando os desvios cometidos no texto.
Espera-se que a solução desenvolvida nesta pesquisa contribua para impactar positivamente o trabalho de professores e instituições de ensino, por meio da redução de tempo e suporte apropriado ao processo de avaliação de redações. Além disso, a solução desenvolvida possibilita treinar e aperfeiçoar a qualidade na escrita em redações, bem como viabiliza retornos mais ágeis aos envolvidos no processo de ensino-aprendizagem, ou seja, professores e alunos.
Este trabalho foi analisado sob os princípios do processo de avaliação por pares aberta no periódico Educação em Revista. Tal expediente proporcionou um rico diálogo entre os autores do trabalho, a editoria e os avaliadores do artigo. Nesse sentido, foi possível compreender as indicações feitas pelos pareceristas, culminando em novas ideias para robustecer o texto e, principalmente, melhorar a exposição dos resultados e conclusões da pesquisa experimental realizada.
A resenha avaliativa do manuscrito, elaborada pelo parecerista Eucidio Pimenta Arruda, com o título Inteligência artificial generativa no contexto da transformação do trabalho docente, foi publicada juntamente ao artigo no volume 40 (2024) da Educação em Revista.
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Para ler o artigo, acesse
PINHO, C.M.A., GASPAR, M.A. and SASSI, R.J. Aplicação de técnicas de inteligência artificial para classificação de fuga ao tema em redações. Educação em Revista [online]. 2024, vol. 40, e39773 [viewed 06 June 2024]. https://doi.org/10.1590/0102-469839773. Available from: https://www.scielo.br/j/edur/a/YPPVRRKGdLdFbXTQXMmZgCc/
Links externos
Educação em Revista – EDUR: www.scielo.br/edur/
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Mestrado e Doutorado em Informática e Gestão do Conhecimento PPGI – Universidade Nove de Julho (UNINOVE): https://www.uninove.br/cursos/mestrado-e-doutorado/presencial/mestrado-e-doutorado-em-inform%C3%A1tica-e-gest%C3%A3o-do-conhecimento
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