RevisãoOnline: técnicas semi-automáticas de análise textual

  • Eduardo de Souza Ilha Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas
  • Gabriel Zanella Bardini Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas
  • Marcio Bigolin Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas https://orcid.org/0000-0003-2315-9500
Palavras-chave: ENEM, processamento de linguagem natural, análise textual

Resumo

No ENEM de 2022, apenas 19 candidatos obtiveram nota máxima na redação, contrastando com os mais de 87 mil que zeraram. Essa disparidade pode ser atribuída a diversos fatores nesse sentido, esse estudo tem como objetivo aprimorar o processo de aprendizagem dos estudantes especificamente na Competência 4 da redação do ENEM. Esta competência que avalia o uso eficaz de elementos coesivos em textos. Para alcançar esse propósito, foram introduzidas três novas tecnologias na plataforma RevisãoOnline: Coh-Metrix (métricas textuais e leiturabilidade), Freeling (análise morfológica) e SOBEK (minerador de textos). Adicionalmente, desenvolvemos bibliotecas gráficas em React para criar interfaces dinâmicas e gráficos que auxiliam os revisores na avaliação e exploração dos dados obtidos por meio da mineração, análise morfológica e métricas textuais. O RevisãoOnline proporciona aos estudantes a oportunidade de aprender enquanto revisam redações de outros usuários, e com essas melhorias, a ferramenta permite correções mais precisas por parte dos avaliadores, facilitando a compreensão do contexto da redação. As métricas utilizadas fornecem índices de leiturabilidade que são apresentados aos usuários durante o processo de revisão. A análise morfológica é crucial para que os estudantes identifiquem as principais classes gramaticais em seus textos e aprimorem o desenvolvimento de textos dissertativo-argumentativos. Além disso, para avaliar a coesão textual, que pode ser alcançada por meio da repetição e outras estratégias, empregamos técnicas como a mineração de texto, análise textual e processamento de linguagem natural. Essas técnicas visam, sobretudo, ajudar os alunos iniciantes que carecem de habilidades para identificar essas inconsistências. Até o momento, o RevisãoOnline já beneficiou 4.797 estudantes registrados. A introdução de novos recursos computacionais na revisão tem como objetivo aprimorar a qualidade das correções, o que, por sua vez, contribui para a melhoria das habilidades de escrita, uma competência fundamental na sociedade digital atual.

Biografia do Autor

Eduardo de Souza Ilha, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas

Cursando curso técnico em Desenvolvimento de Sistemas integrado ao Ensino Médio pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas. Bolsista do projeto RevisãoOnline.

Gabriel Zanella Bardini, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas

Cursando curso técnico em Desenvolvimento de Sistemas integrado ao Ensino Médio pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas.

Marcio Bigolin, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) - Campus Canoas

Graduado em Bacharel em Ciência da Computação (2011), pela Universidade de Caxias do Sul, mestrado em ciência da computação (2014) na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Doutor em Informática na Educação pela (UFRGS). Professor de Linguagens para Internet e Programação Orientada a Objetos no Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS Campus Canoas). Desenvolvedor e idealizador do projeto RevisãoOnline (revisaoonline.com.br). Atua principalmente nos seguintes temas: Desenvolvimento web, revisão por pares, mineração de textos, processamento de linguagem natural, learning analytics. 

Publicado
2023-11-27
Seção
[Comunicação] Linguística, Letras e Artes