Solução de Visão Computacional para Correção Automática de Folhas de Respostas de Múltipla Escolha - Souza, Everton; Rosa, Daniel; Falcão, Andreza; Xavier, Cleon; Torrezão, Newarney; Rodrigues, Luiz; Isotani, Seiji; Bittencourt, Ig Ibert; Mello, Rafael Ferreira (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2025)
A correção manual de provas de múltipla escolha consome tempo e atrasa o feedback aos estudantes. Scanners são uma solução, mas inacessíveis para muitas instituições. Este artigo propõe uma alternativa baseada em câmeras de smartphones, preenchendo uma lacuna sobre o custo-benefício de soluções móveis. Desenvolvemos uma ferramenta com o modelo You Only Look Once (YOLO) para reconhecer respostas em folhas de gabarito. Após testes e refinamentos, nossa solução atingiu 97% de acurácia com um tempo de inferência de 25ms, otimizando o processo de correção e acelerando o retorno avaliativo.