Desonestidade Acadêmica em MOOCs que utilizam Avaliações Baseadas no Envio de Imagens
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.137721Palavras-chave:
Desonestidade Acadêmica, MOOC, Plágio de Imagens, Classificação de ImagensResumo
A desonestidade acadêmica reduz a credibilidade dos cursos online e das instituições de ensino, sendo muito prevalente em função da dificuldade de supervisão e monitoramento. Nos MOOCs (Massive Open Online Courses) este problema é potencializado pela ausência de professores e pela falta de interação entre os alunos, sendo necessária a utilização de métodos automatizados para sua detecção. No caso de MOOCs cujas avaliações são baseadas em arquivos de imagem, esta identificação se torna mais problemática, considerando a dificuldade computacional de identificar imagens copiadas, alteradas ou fora de contexto. Neste trabalho apresenta-se o resultado de um estudo que investigou a prevalência e a categorização deste tipo de desonestidade acadêmica na plataforma de MOOCs Lumina, da UFRGS.
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