Análise automatizada de coesão em redações do ensino fundamental por meio de técnicas de processamento de linguagem natural

Resumo


A correção de redação é um trabalho manual recorrente do professor para avaliar o domínio da escrita do aluno na educação básica. A coesão é um aspecto fundamental do texto, visto que auxilia na relação de sentido. Tratar de forma automática a coesão em redações da língua portuguesa é um desafio na área de Processamento de Linguagem Natural (PLN). O objetivo da pesquisa é propor um algoritmo para analisar elementos de coesão em redações dos anos finais do ensino fundamental brasileiro por meio de técnicas de PLN. A pesquisa experimental será constituída de uma base de dados real com cerca de 2.000 redações. Os experimentos serão aplicados em escolas participantes das avaliações formativas do programa do Ministério da Educação (MEC).

Palavras-chave: Análise Automatizada de Redação, Coesão, Processamento de Linguagem Natural

Referências

Antunes, I. (2005). Lutar com palavras: coesão e coerência. Parábola.

Azmi, A. M., Al-Jouie, M. F., and Hussain, M. (2019). Aaee-automated evaluation of students’ essays in arabic language. Information Processing & Management.

Cohen, Y., Ben-Simon, A., and Hovav, M. (2003). The effect of specific language features on the complexity of systems for automated essay scoring.

Correnti, R., Matsumura, L. C., Wang, E., Litman, D., Rahimi, Z., and Kisa, Z. (2020). Automated scoring of students’ use of text evidence in writing. Reading Research Quarterly.

Ferreira Mello, R., André, M., Pinheiro, A., Costa, E., and Romero, C. (2019). Text mining in education. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery.

Graham, S. (2019). Changing how writing is taught. Review of Research in Education.

Grama, D. F. (2022). Elementos coesivos do português brasileiro em córpus de redações nos moldes do enem: um estudo para a elaboração da cotex.

Guelpeli, M. V. C., Fonseca, C. A., and de Souza, R. S. (2022). Representação dos dados estruturados do gênero textual como técnica para o processamento automático de texto.

Halliday, M. A. and Hasan, R. (1995). Cohesion in english.

Ifenthaler, D. (2022). Automated essay scoring systems. In Handbook of Open, Distance and Digital Education.

Koch, I. G. V. (1989). A coesão textual. Contexto São Paulo.

Lima, F., Haendchen Filho, A., Prado, H., and Ferneda, E. (2018). Automatic evaluation of textual cohesion in essays. In 19th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing.

Östling, R., Smolentzov, A., Hinnerich, B. T., and Höglin, E. (2013). Automated essay scoring for swedish. In Proceedings of the Eighth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications.

Passero, G., Ferreira, R., and Dazzi, R. L. (2019). Off-topic essay detection: A comparative study on the portuguese language. Revista Brasileira de Informática na Educação.

Pirnay-Dummer, P. and Ifenthaler, D. (2011). Text-guided automated self assessment. a graph-based approach to help learners with ongoing writing. In Multiple perspectives on problem solving and learning in the digital age.

Ramesh, D. and Sanampudi, S. K. (2022). An automated essay scoring systems: a systematic literature review. Artificial Intelligence Review.

Tian, Y., Kim, M., Crossley, S., and Wan, Q. (2021). Cohesive devices as an indicator of l2 students’ writing fluency. Reading and Writing.

UNESCO (2011). Everyone has the right to education.

Zupanc, K. and Bosnić, Z. (2017). Automated essay evaluation with semantic analysis. Knowledge-Based Systems.
Publicado
16/11/2022
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ROSA, Bruno Alexandre Barreiros; FERREIRA MELLO, Rafael. Análise automatizada de coesão em redações do ensino fundamental por meio de técnicas de processamento de linguagem natural. In: WORKSHOP DE PÓS-GRADUAÇÃO: GRADUATE STUDENTS EXPERIENCE (STUDX) - CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (CBIE), 11. , 2022, Manaus. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 144-149. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie_estendido.2022.226737.