Abstract.In this paper semantic analysis techniques for automatic short answer grading are described and evaluated. Methods based on corpus (LSA) and knowledge (WordNet)
IntroduçãoO uso de questões discursivas no processo de ensino e aprendizagem permite avaliar processos cognitivos mais elevados em comparação às questões objetivas, além de estimular as habilidades de comunicação e expressão do aluno [Burrows et al. 2015]. A correção de questões discursivas pelo professor não é uma tarefa trivial e, em turmas grandes, pode se tornar inviável. É comum que os alunos tenham que esperar dias ou mesmo semanas para receber os resultados.Neste trabalho são comparadas duas abordagens de análise de similaridade textual para a avaliação automática de questões discursivas: (i) a análise semântica latente (LSA), uma abordagem baseada em corpus que tem apresentado resultados promissores na avaliação de questões discursivas Na Seção 2 são apresentadas as técnicas de análise semântica utilizadas neste trabalho. A Seção 3 descreve o método empregado para coleta, processamento e análise do corpus da pesquisa e dos resultados. A Seção 4 apresenta trabalhos similares encontrados na literatura. Na Seção 5 são apresentados e discutidos os resultados obtidos. Por fim, são apresentadas as conclusões da pesquisa na Seção 6.
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