SCATeDi: Sistema Inteligente para Avaliação de Desempenho Escolar em Avaliações Discursivas
Abstract
The manual correction of essay questions is a non-trivial task. The time availability of most educators is limited thus hampering the teaching and learning of students. The time spent to fix up an evaluation is large, and often the educator can not maintain the same level of correction for all events. This paper aims to present an expert system based on fuzzy logic for automatic correction of essay questions, called SCATeDi. An evaluation of the system was performed with fifteen questions arising from three students of geography. The results were satisfactory, since the SCATeDi reached an error rate just between 0.076 and 0.506 points.
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