Classificação Multi-classe para Análise de Qualidade de Feedback - Batista, Hyan H. N.; Cavalcanti, Anderson Pinheiro; Miranda, Péricles; Nascimento, André; Ferreira Mello, Rafael (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2022)
O feedback é um fator muito importante no processo de ensino-aprendizagem e crucial na Educação a Distância, pois, como professores e alunos estão separados no espaço e/ou tempo, é através do feedback que o aluno vai entender como está o seu desempenho na disciplina e quais são os próximos passos do aprendizado. Existem na literatura modelos de feedback que ajudam o professor a estruturar e fornecer um feedback de qualidade ao aluno. Nesse trabalho utilizamos o conceituado modelo de feedback de Hattie e Timperley que divide o feedback em categorias (tarefa, processamento da tarefa, regulação e pessoal). É possível encontrar na literatura trabalhos que analisam feedback automaticamente com base nesse modelo. Contudo, esses trabalhos utilizam algoritmos tradicionais de aprendizagem de máquina e treinam classificadores binários para cada nível de feedback. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo utilizar algoritmos de deep learning para classificação multi-classe de feedback com base no modelo de Hattie e Timperley.