Aplicação de análise de sentimento em fóruns educacionais para prevenir evasão

Abstract

Abstract. With the spread of the Internet and distance learning courses, the data generated by teachers and students have grown exponentially in recent years, especially textual data from the educational forums of virtual learning environments. However, even with the success of this method of education, the courses dropouts have proved a major problem to be addressed. The identification of a possible unmotivated student is useful to prevent the dropout. Computational techniques such as data mining could be used to deal with this problem. This paper proposes a sentiment analysis technique to aid the teacher detecting student's motivation based on their posts in educational forums. The experiments shows that the proposal reach to a acuracy of 82% in the polarity classification.Resumo. Com a disseminação da Internet e dos cursos de educaçãoà distância, os dados gerados por professores, alunos e tutores vêm crescendo exponencialmente nosúltimos anos, em especial os dados textuais, oriundos dos fóruns educacionais dos ambientes virtuais de aprendizagem. Contudo, mesmo com o sucesso dessa modalidade de ensino, a evasão vem se mostrando um grande problema a ser combatido. A identificação de estudante com possibilidade de desistênciaé uma das formas encontradas para prevenção evasão. Técnicas computacionais, como mineração de dados, podem ser usadas para lidar com esse problema. Diante deste cenário, este trabalho propõe uma técnica de análise de sentimento que auxilie o professor na detecção da motivação do aluno a partir de postagens de fóruns educacionais, prevendo um possível caso de evasão. Os experimentos mostram que a proposta alcançou uma taxa de acerto de 82% na classificação da motivação dos estudantes. IntroduçãoEm 2003, a educaçãoà distância no Brasil já gerava uma receita por volta dos R$ 350 milhões, com 34 cursos criados [Pereira et al. 2007]. Com a disseminação da Internet e dos próprios ambientes digitais de aprendizagem, em 2014 o Brasil já tinha mais de 900 cursos ofertadosà distância [Alves et al. 2015].Junto com o aumento na quantidade de cursos, também cresceu consideravelmente oíndice de evasão [de Almeida Bizarria et al. 2015]. Barroso e Falcão [Barroso and Falcão 2004] afirmam que existem pelo menos três variáveis explicativas para o fenômeno da evasão, são elas: i) econômica -quando o aluno não tem condições socioeconômicas de prosseguir no curso; ii) vocacional -quando não há identificação DOI: 10.5753/cbie.sbie.2017.1097 1097Anais do XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2017) VI Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2017)

Text mining in education

“…(Liu, Pardo, & Liu, 2017) Essay Others Support This article describes a learning analytic system that analyzes writing behaviors, and creates visualizations to support student engagement. (Azevedo, Ferreira, Mendonca, & Miranda, 2017) Forum Classification Support This work proposes a technique of sentiment analysis that helps the instructor in the detection of student motivation from postings of educational forums, predicting a possible case of evasion.…”

Processamento de Linguagem Natural em Artefatos Textuais Educacionais: Um Mapeamento Sistemático no Contexto Brasileiro

“…Com relação aos artefatos do tipo "Fórum" (9 estudos), nota-se que os trabalhos buscam identificar o comportamento dos discentes por meio de análise das postagens em busca de termos que indiquem, por exemplo: a adequação entre o conteúdo da postagem e um recurso externo de vídeo que deveria ser utilizado como material de estudo [Machado et al 2019]; estados deânimo dos estudantes dentro do curso (satisfeito, insatisfeito, animado e desanimado) [Longhi et al 2010]; a colaboração entre os participantes (presença de grupo, elogios, compartilhamento de informações e novas perspectivas) [Dionísio et al 2017]; sinais de possível evasão estudantil [Azevedo et al 2017]; plágio interno de mensagens postadas por estudantes [Cavalcanti et al 2017] -com 1 estudo/cada; além de polarizações de mensagens como positiva/negativa para indicar dúvidas, esclarecimentos, respostas e conteúdos negativos [Rigo et al 2013, de Oliveira Júnior et al 2011, de Oliveira Júnior and Esmin 2012, Ferreira et al 2018, totalizando mais 4 estudos. Sobre artefatos do tipo "Produção textual" (3 estudos), nota-se que aluno e professor podem ser beneficiados através do auxílio na avaliação ortográfica-gramatical de redações possibilitando a coesão na escrita e correção de termos com grafias incorretas IX Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2020) Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020) [Santos et al 2016] e a identificação de frases preconceituosas com uso de dicionários de termos em português [Neto et al 2017], violando um parâmetro de avaliação do ENEM.…”

Consciência Situacional em Ambientes Educacionais como Apoio à Tomada de Decisão

“…Como os dados obtidos e armazenados no ambiente de ensino vem crescendo em grande volume nosúltimos anos, em especial os dados textuais [Azevedo et al 2017] e estes são inseridos sem tratamento,é necessário uma etapa de pré-processamento. Nesta fase, os dados e informações serão estruturados para se adequaremàs bases de dados que a ferramenta utilizará ou até mesmoà linguagem de programação adotada.…”

“…Com o crescente número de cursosà distância, intensificou-se o uso de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA's) e, consequentemente, o uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC's) [da Cunha and da Silva 2009]. Tais tecnologias proporcionamàs instituições novas possibilidades para o ensino e aprendizado, o que abre precedentes para a interatividade educacional [Azevedo et al 2017]. Os AVA's contém diversas ferramentas que podem auxiliar o professor ou tutor em suas atividades cotidianas (controle de recebimento de atividades, maior iteração entre estudantes e professores, entrega e correção facilitada de trabalhos, entre outras) [da Cunha and da Silva 2009].…”

“…Como os fóruns geram maior interatividade entre estudantes e professores, estes podem, aliadosàs técnicas computacionais da Análise de Sentimento, auxiliar professores e tutores na Tomada de Decisão frenteàs possíveis evasões. A correta compreensão das situações que são desenvolvidas entre professor/tutor e estudante, ocorridas em um fórum de discussão, pode apoiar sistemas que atendam com maior eficácia o processo de aprendizagem educacional [Azevedo et al 2017].…”