| dc.contributor.advisor | Andrade, Thiago Alexandro Nascimento de | |
| dc.creator | Faccin, Henrique | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-09T12:55:29Z | |
| dc.date.available | 2024-07-09T12:55:29Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-19 | |
| dc.date.submitted | 2023 | |
| dc.identifier.citation | FACCIN, H.. Avaliações de Ensino-Aprendizagem na UFSM: análise textual para categorização de manifestações e atribuição de sentimentos utilizando técnicas de aprendizado profundo e de investigação do léxico. 2023. 25 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, 2023. | por |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/32216 | |
| dc.description | Artigo (Graduação) - Universidade Federal de Santa Maria: Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Bacharelado em Estatística, RS, 2023. | por |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
| dc.rights | Acesso Restrito | por |
| dc.subject | Aprendizado Profundo | por |
| dc.subject | Análise de sentimentos | por |
| dc.subject | Avaliação | por |
| dc.subject | Classificação | por |
| dc.subject | Educação Superior | por |
| dc.title | Avaliações de Ensino-Aprendizagem na UFSM: análise textual para categorização de manifestações e atribuição de sentimentos utilizando técnicas de aprendizado profundo e de investigação do léxico | por |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
| dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
| dc.degree.graduation | Bacharelado em Estatística | por |
| dc.description.resumo | A avaliação das universidades brasileiras, crucial para garantir a qualidade educacional, é pautada pelo Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES). Além de atender requisitos normativos, as avaliações são ferramentas para aprimoramento, permitindo ajustes estratégicos nas metodologias de ensino, na formação do corpo docente e nas políticas institucionais. Este estudo aborda a complexidade das avaliações, muitas vezes baseadas em perguntas abertas que, embora permitam respostas detalhadas, formam um grande desafio para que milhares de frases avaliativas sejam interpretadas textualmente. Nesse contexto, a análise de sentimentos surge como uma ferramenta para extrair informações de grandes conjuntos textuais. Ao todo, foram analisadas mais de 23 mil sentenças oriundas da Avaliação do Processo de Ensino-Aprendizagem da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), referentes aos semestres letivos de 2022 e 2023. Utilizando técnicas de aprendizado profundo, como a combinação de redes neurais recorrentes com arquiteturas LSTM, LSTM bidirecional e GRU, foi alcançada uma acurácia de 84,1% na classificação das avaliações considerando as categorias “elogio”, “crítica”, “sugestão” e “neutro”. Além disso, em torno de 50% das avaliações representaram elogios e, considerando a análise de léxico, cerca de 60% do total de avaliações foi associado a sentimentos positivos. Dentre as emoções identificadas, as mais frequentes também foram de caráter positivo: admiração (37%), alegria (18%) e interesse (10%). Por fim, este estudo contribui para a compreensão das avaliações educacionais e destaca a importância da análise de sentimentos como uma ferramenta auxiliar na interpretação eficaz das respostas, fornecendo insights valiosos para a garantia de melhorias contínuas no ensino superior. | por |
| dc.publisher.country | Brasil | por |
| dc.publisher.initials | UFSM | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
| dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |
