Resumo

PINHO, Cíntia Maria de Araújo; MOURA, Amanda Ferreira de; GASPAR, Marcos Antonio  e  NAPOLITANO, Domingos Márcio Rodrigues. IDENTIFICACIÓN DE DEFICIENCIAS EN TEXTOS EDUCATIVOS CON LA APLICACIÓN DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. ETD - Educ. Temat. Digit. [online]. 2022, vol.24, n.2, pp.350-372. ISSN 1676-2592.  https://doi.org/10.20396/etd.v24i2.8660061.

La corrección de textos educativos como redacciones y preguntas discursivas es una tarea importante, especialmente porque varias escuelas han exigido la intensificación de la actividad de la escritura para la evolución del estudiante. El esfuerzo dedicado a la corrección puede aumentar la carga de trabajo del maestro o incluso generar costos adicionales, además del largo tiempo de corrección para instituciones como el MEC (Ministerio de Educación), que es responsable de aplicar el ENEM (Examen Nacional del escuela secundaria). En 2019, MEC anunció la tendencia de ENEM a convertirse en digital, brindando nuevas posibilidades para evaluar y analizar las redacciones preparadas por los estudiantes. En este contexto, algunas técnicas de Inteligencia Artificial para el análisis automático de textos educativos han demostrado ser útiles en el proceso de evaluación automática del lenguaje escrito. El objetivo de esta investigación es analizar textos utilizando las técnicas de Procesamiento del lenguaje natural y Aprendizaje automático para identificar deficiencias en los textos educativos. Esta investigación experimental consistió en la clasificación de 695 redacciones en portugués en 20 temas. Los resultados mostraron que las técnicas empleadas permitieron identificar salas de redacción cuyo contenido difiere del tema propuesto en la prueba, entre otra información importante para que el maestro pueda identificar fallas en la redacción, como la cohesión textual o texto insuficiente. Los resultados esperados con la aplicación de la solución desarrollada en este experimento buscan optimizar el trabajo del profesor, reduciendo el tiempo y el costo del proceso de evaluación de textos educativos.

Palavras-chave : Desarrollo educativo; Gestión del conocimiento; Redacción; Inteligencia Artificial; Tecnología.

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