La plataforma web puede revolucionar el proceso de corrección de ensayos

Cíntia Maria de Araújo Pinho, profesora del Centro Estatal de Educación Tecnológica Paula Souza, ETEC Prof. Maria Cristina Medeiros, São Paulo (SP), Brasil.

Marcos Antonio Gaspar, docente permanente e investigador del Programa de Posgrado en Informática y Gestión del Conocimiento de la Universidad Nove de Julho, São Paulo (SP), Brasil.

Renato José Sassi, docente permanente e investigador del Programa de Posgrado en Informática y Gestión del Conocimiento de la Universidad Nove de Julho, São Paulo (SP), Brasil.

El proceso de corrección manual de ensayos consume mucho tiempo y es agotador para el profesor, además de provocar retrasos en su devolución al alumno. Los desafíos de esta tarea son particularmente evidentes en la corrección de ensayos para el Examen Nacional de Educación Secundaria (ENEM), por ejemplo, donde evitar el tema propuesto es una de las habilidades analizadas. Esta habilidad específica es el foco de una investigación publicada recientemente en la revista Educação em Revista, titulada Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para clasificar la evitación de temas en ensayos.

En este contexto, el estudio propone el desarrollo de un sistema automático de corrección inteligente de ensayos como solución para agilizar el proceso de evaluación, brindando al docente indicaciones sobre posibles fallas en la redacción del estudiante, especialmente en lo que respecta a evitar el tema propuesto en el ensayo. La solución planteada en este trabajo se apoya en la Inteligencia Artificial, con la aplicación de Procesamiento del Lenguaje Natural, Minería de Textos y técnicas inteligentes de clasificación de fugas del tema en las redacciones. 

Para ello se llevó a cabo una investigación aplicada y experimental, realizada mediante la aplicación de algoritmos y medición de los resultados obtenidos en los experimentos desarrollados, teniendo como objetivo establecer un análisis comparativo de la aplicación de diferentes técnicas inteligentes. 

Los experimentos realizados clasificaron 1.320 ensayos en portugués con 119 temas diferentes, lo que arrojó los mejores resultados para el clasificador de Redes Neuronales Convolucionales. Este clasificador demostró ser más eficiente tanto en términos de precisión como en relación con resultados falsos positivos, métricas de precisión, Recall y F1-Score. 

Imagen: CRIA.

La investigación realizada condujo a la creación de una plataforma web denominada CRIA (Corrector de Redacciones por Inteligencia Artificial), que ya está siendo utilizada por escuelas, directivos escolares, profesores y estudiantes. El objetivo de esta plataforma es proporcionar análisis instantáneo de ensayos, simulando pautas y calificaciones de Enem, indicando desviaciones realizadas en el texto.

Se espera que la solución desarrollada en esta investigación contribuya a impactar positivamente el trabajo de los docentes y las instituciones educativas, al reducir tiempos y brindar un soporte adecuado al proceso de evaluación de ensayos. Además, la solución desarrollada permite capacitar y mejorar la calidad de la redacción de ensayos, además de posibilitar una retroalimentación más rápida para quienes intervienen en el proceso de enseñanza-aprendizaje, es decir, profesores y estudiantes. 

Este trabajo fue analizado bajo los principios del proceso abierto de revisión por pares en la revista Educação em Revista. Este expediente proporcionó un rico diálogo entre los autores del trabajo, los editores y los evaluadores del artículo. En este sentido, se logró comprender las indicaciones realizadas por los revisores, culminando en nuevas ideas para fortalecer el texto y, principalmente, mejorar la presentación de los resultados y conclusiones de la investigación experimental realizada.

La revisión evaluativa del manuscrito, elaborada por el revisor Eucidio Pimenta Arruda, con el título Inteligencia artificial generativa en el contexto de la transformación del trabajo docente, fue publicada junto con el artículo en el volumen 40 (2024) de Educação em Revista.

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Para leer el artículo, acceda a

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/ 

Enlaces 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 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak.