Mineração de Texto em Moocs: Análise da Relevância Temática de Postagens em Fóruns de Discussão

Authors

  • Vanessa Faria de Souza PPGIE/UFRGS
  • Gabriela Trindade Perry PPGIE/UFRGS

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.99471

Keywords:

mineração de texto, grafos, fóruns, MOOCs, coeficiente de relevância temática.

Abstract

Os MOOCs estão em gradativa evolução, o que ocorre devido à grande disseminação dos ambientes virtuais de aprendizagem, os quais disponibilizam meios de interação aos participantes, um deles é o fórum de discussão, que possui muitas 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. Neste sentido, a mineração de texto pode auxiliar professores a obter conhecimentos relevantes sobre as postagens dos alunos. Desta forma, neste estudo foi realizada uma mineração de textos utilizando grafos, das postagens dos alunos em fóruns de discussão de dois MOOCs da plataforma Lúmina, um no qual o professor ofertante interage com os alunos e outro no qual o professor não interage. Com o intuito de verificar a relevância de tais postagens e observar o comprometimento dos alunos com o curso. Para tanto, foi utilizada a ferramenta Sobek para geração dos grafos e foi calculado o coeficiente de relevância temática (CRT) para cada fórum de discussão. Os resultados apontam que mediações nos fóruns de discussão, por meio de interações de tutores e/ou professores causam impacto significativo na relevância das postagens dos alunos.

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Published

2019-12-31

How to Cite

FARIA DE SOUZA, V.; TRINDADE PERRY, G. Mineração de Texto em Moocs: Análise da Relevância Temática de Postagens em Fóruns de Discussão. Revista Novas Tecnologias na Educação, Porto Alegre, v. 17, n. 3, p. 204–2013, 2019. DOI: 10.22456/1679-1916.99471. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/99471. Acesso em: 25 jun. 2025.

Issue

Vol. 17 No. 3 (2019): Edição Regular - Dezembro de 2019-3

Section

Mineração de dados educacionais

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