Aplicação de um Minerador de Emoções em Fóruns de Discussão de um Massive Open Online Course (MOOC) Brasileiro: uma Abordagem Utilizando o Algoritmo Naive Bayes

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  • Título: Aplicação de um Minerador de Emoções em Fóruns de Discussão de um Massive Open Online Course (MOOC) Brasileiro: uma Abordagem Utilizando o Algoritmo Naive Bayes
  • Autor(es): Vanessa Faria de Souza
  • Instituição: Fundação CECIERJ
  • Tipo: EaD em Foco
  • Data: 07/06/2022
  • URL: http://dx.doi.org/10.18264/eadf.v12i2.1732
  • Código do Recurso: 17713
  • Descrição: Em gradativa evolução devido à disseminação dos ambientes virtuais de aprendizagem, os MOOCs disponibilizam aos participantes inúmeros meios de interação. Dentre esses meios, destaca-se o fórum de discussão, ambiente que registra diferentes informações a respeito do engajamento dos alunos. Contudo, realizar a leitura de todas as postagens é uma tarefa difícil, pois os MOOCs costumam ter uma faixa muito alta de alunos matriculados. Nesse sentido, a mineração de textos pode auxiliar professores a obter conhecimentos relevantes sobre as postagens dos alunos. Levando em consideração essas discussões, neste estudo, foi realizada a implementação de um minerador de emoções para fóruns MOOC, utilizando a linguagem de programação Python, com o objetivo de identificar e analisar os sentimentos que cada aluno expressa ao interagir com os colegas nesses ambientes. Os resultados obtidos, em experimentos iniciais, indicam que o minerador mostrou-se eficiente na extração das emoções dos alunos, alcançando uma acurácia de 40%. Além disso, mostraram que sentimentos positivos, como alegria e surpresa, refletem na conclusão dos MOOCs, enquanto sentimentos negativos, como tristeza e raiva, são indicativos de abandono do curso.
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