Combinação de Modelos de Aprendizado de Máquina utilizando Teoria de Resposta ao Item para Avaliação de Coesão Textual em Redações no contexto do ENEM - Rosa, Bruno Alexandre; Oliveira, Hilário; Mello, Rafael Ferreira; Oliveira, Eduardo Araujo (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2024)
A redação é considerada um mecanismo útil para a avaliação dos resultados da aprendizagem em escrita. A coesão é um aspecto fundamental do texto, visto que auxilia na relação de sentido entre suas diferentes partes. Este estudo teve como objetivo analisar o desempenho da previsão de pontuação de coesão usando a teoria de resposta ao item para ajustar as pontuações geradas pelos modelos de aprendizado de máquina. Para atingir esse objetivo, o corpus selecionado para o experimento é o Essay-BR estendido, que compreende 6.563 redações no estilo do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). A pesquisa extraiu um total de 325 características linguísticas e tratou o problema como uma tarefa de regressão em aprendizado de máquina. Os resultados indicam que a abordagem proposta supera os modelos e os métodos de combinação convencionais de aprendizado de máquina em várias métricas de avaliação.