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| dc.type | Text |
| dc.title | Mineração de Dados Educacionais e Análise de Sentimentos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem: um Mapeamento Sistemático |
| dc.description | A análise de sentimento é uma área de Mineração de Dados que envolve processamento de linguagem natural, extração de informações, inteligência artificial e aprendizado de máquina. Assim, por meio dessa técnica e, também, das emoções dos alunos em ambientes virtuais de aprendizagem, é possível descobrir padrões e verificar eventuais deficiências durante o processo de aprendizagem. O objetivo deste artigo é apresentar os resultados de um mapeamento sistemático da literatura realizado sobre técnicas, métodos, algoritmos, bibliotecas e ferramentas de mineração de dados educacionais utilizados para análise de sentimentos e emoções dos estudantes em ambientes virtuais de aprendizagem. Além disso, foram identificadas as finalidades para a análise de sentimentos e os tipos de emoções consideradas. Portanto, foram selecionados 20 estudos primários para verificação em profundidade. Os resultados apresentam a predominância de algoritmos de aprendizado de máquina para análise de sentimentos, abordando avaliação de cursos e professores, a eficácia do ambiente de aprendizagem, a satisfação e as dificuldades dos alunos. Além disso, a maioria dos estudos explora a polaridade de sentimento: positivo, negativo e neutro. |
| dc.creator | Rafael Leonardo Vivian, Sílvio César Cazella, Leticia Rocha Machado e Patricia Alejandra Behar |
| dc.created | 2022-06-22 |
| dc.publisher | Fundação CECIERJ |
| dc.coverage | |
| dc.language | pt-BR |
| dc.identifier | https://canal.cecierj.edu.br/recurso/17725/metadados |
| dc.source | http://dx.doi.org/10.18264/eadf.v12i2.1786 |
| dc.subject | ead |
| dc.subject | eademfoco |
| dc.subject | ead em foco |
| dc.subject | Mineração de Dados Educacionais |
