Aumentando a Interatividade no Ensino a Distância via Geração Automática de Questões: Desafios, Soluções via Aprendizado por Máquina e Um Estudo de Caso no CEDERJ - Amorim, Marcus; Simões, Jefferson; Assis, Felipe; Pinheiro, João; Menasch, Daniel; Motta, Claudia; Pacheco, Ageu (Anais do Workshop sobre Educação em Computação (WEI); 2019: Anais do XXVII Workshop sobre Educação em ComputaçãoDO - 10.5753/wei.2019.6629, 2019)
O aprendizado ativo vem revolucionando a educação. Promovendo a maior interação entre alunos e professores, o aprendizado ativo diminui a taxa de evasão de alunos e aumenta a eficácia do aprendizado. Entretanto, o aprendizado ativo é desafiador num ambiente online, em que os alunos interagem por uma plataforma de ensino semi-presencial no estilo do CEDERJ. Neste artigo, propomos o uso de questionários interativos para aproximar alunos e professores do curso de ensino a distância do CEDERJ. As questões, no entanto, precisam ser apresentadas aos alunos no nı́vel de dificuldade adequado. Um dos desafios consiste, então, em determinar a dificuldade de questões que, em sua maioria, são respondidas apenas uma única vez. Para contornar tal desafio, propomos o uso de aprendizado por máquina, a fim de extrair atributos das questões e classificá-las segundo tais atributos. Usando uma árvore de decisão e um classificar naive Bayes, resultados preliminares indicam a possibilidade de classificar as questões de acordo com seu nı́vel de dificuldade.