Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2317

O Doutorado Acadêmico inicio-se em 1998 e pertence ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA).

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Acesso aberto (Open Access)
Abordagem para o desenvolvimento de um etiquetador de alta acurácia para o Português do Brasil
(Universidade Federal do Pará, 2011-10-21) DOMINGUES, Miriam Lúcia Campos Serra; FAVERO, Eloi Luiz; http://lattes.cnpq.br/1497269209026542
A etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.
Acesso aberto (Open Access)
Avaliação automática de questões discursivas usando LSA
(Universidade Federal do Pará, 2016-02-05) SANTOS, João Carlos Alves dos; FAVERO, Eloi Luiz; http://lattes.cnpq.br/1497269209026542
Este trabalho investiga o uso de um modelo usando Latent Semantic Analysis (LSA) na avaliação automática de respostas curtas, com média de 25 a 70 palavras, de questões discursivas. Com o surgimento de ambientes virtuais de aprendizagem, pesquisas sobre correção automática tornaram-se mais relevantes, pois permitem a correção mecânica com baixo custo para questões abertas. Além disso, a correção automática permite um feedback instantâneo e elimina o trabalho de correção manual. Isto possibilita criar turmas virtuais com grande quantidade de alunos (centenas ou milhares). Pesquisas sobre avaliação automática de textos estão sendo desenvolvidas desde a década de 60, mas somente na década atual estão alcançando a acurácia necessária para uso prático em instituições de ensino. Para que os usuários finais tenham confiança, o desafio de pesquisa é desenvolver sistemas de avaliação robustos e com acurácia próxima de avaliadores humanos. Apesar de alguns estudos apontarem nesta direção, existem ainda muitos pontos a serem explorados nas pesquisas. Um ponto é a utilização de bigramas com LSA, mesmo que não contribua muito com a acurácia, contribui com a robustez, que podemos definir como confiabilidade2, pois considera a ordem das palavras dentro do texto. Buscando aperfeiçoar um modelo LSA na direção de melhorar a acurácia e aumentar a robustez trabalhamos em quatro direções: primeira, incluímos bigramas de palavras no modelo LSA; segunda, combinamos modelos de co-ocorrência de unigrama e bigramas com uso de regressão linear múltipla; terceira, acrescentamos uma etapa de ajustes sobre a pontuação do modelo LSA baseados no número de palavras das respostas avaliadas; quarta, realizamos uma análise da distribuição das pontuações atribuídas pelo modelo LSA contra avaliadores humanos. Para avaliar os resultados comparamos a acurácia do sistema contra a acurácia de avaliadores humanos verificando o quanto o sistema se aproxima de um avaliador humano. Utilizamos um modelo LSA com cinco etapas: 1) pré- processamento, 2) ponderação, 3) decomposição a valores singulares, 4) classificação e 5) ajustes do modelo. Para cada etapa explorou-se estratégias alternativas que influenciaram na acurácia final. Nos experimentos obtivemos uma acurácia de 84,94% numa avaliação comparativa contra especialistas humanos, onde a correlação da acurácia entre especialistas humanos foi de 84,93%. No domínio estudado, a tecnologia de avaliação automática teve resultados próximos aos dos avaliadores humanos mostrando que esta alcançando um grau de maturidade para ser utilizada em sistemas de avaliação automática em ambientes virtuais de aprendizagem.
Acesso aberto (Open Access)
Avaliação da aprendizagem: uma abordagem qualitativa baseada em mapas conceituais, ontologias e algoritmos genéticos
(Universidade Federal do Pará, 2007-05-18) ROCHA, Francisco Edson Lopes da; FAVERO, Eloi Luiz; http://lattes.cnpq.br/1497269209026542
Nas últimas duas décadas, o crescimento nas áreas de Redes de Computadores e Inteligência Artificial - IA - favoreceu o avanço da pesquisa em outras áreas de conhecimento, entre elas a Educação. Nesta área, novas descobertas deslocaram as pesquisas das antigas teorias educacionais comportamentalistas para o construtivismo, levando a um melhor entendimento de como acontece a aprendizagem. Aprendizagem Significativa - AS - é uma das teorias construtivista em grande evidência atualmente e Mapa Conceitual - MC - é a sua ferramenta cognitiva principal. Adicionalmente, o amadurecimento da pesquisa da modalidade de Educação a Distância - EAD - permitiu aplicar o processo educacional em larga escala. Nesta tese investiga-se a avaliação automática inteligente da aprendizagem mediada por mapas conceituais. Trata-se de uma abordagem qualitativa, denominada de avaliação formativa, que está em conformidade com o modelo de Bloom, uma referência para os processos educacionais - ensino, aprendizagem e avaliação da aprendizagem. A proposta apresentada pretende ser uma alternativa de solução para uma importante questão na área da Educação: Como avaliar qualitativamente a aprendizagem respeitando os processos cognitivos idiossincráticos de cada estudante? A integração de mapas conceituais, ontologias de domínio e algoritmos genéticos possibilita um avanço no estado da arte de avaliação e acompanhamento automático da aprendizagem. Quebra-se o paradigma das avaliações apenas quantitativas, apresentando uma nova abordagem de acompanhamento gradual e contínuo das atividades do estudante. Nesta abordagem pode-se fazer o acompanhamento individual, respeitando a forma idiossincrática de aprender, e/ou de grupo de estudantes, sendo possível agrupá-los por características cognitivas específicas ou por grau de desenvolvimento. Esta tese inicia uma nova linha de pesquisa que pode ser sintetizada como “Avaliação automática qualitativa da aprendizagem centrada em Mapas Conceituais, fundamentada com técnicas de IA: ontologias e algoritmos genéticos”. Dentro dessa nova linha de pesquisa, a tese traz as seguintes contribuições: ² um protótipo de um ambiente para ensino, aprendizagem e avaliação da aprendizagem, fundamentado na Aprendizagem Significativa, incluindo um editor de mapas conceituais, um editor de ontologias e um módulo avaliador; ² uma proposta de uso de algoritmos genéticos e ontologias para avaliação/acompanhamento qualitativo da aprendizagem, permitindo: – acompanhamento individual passo a passo; – acompanhamento de grupos de estudantes; – comparações entre estudantes. As ontologias de domínio são geradas pelo professor usando um editor de ontologias que é disponibilizado no ambiente. Elas contêm o conhecimento estrutural que deve ser aprendido pelos estudantes antes que estes possam dominar outras formas de conhecimento. O algoritmo genético foi projetado para funcionar em dois modos distintos: i) gerando múltiplos MCs para comparar com o MC do estudante, permitindo uma avaliação da aprendizagem em qualquer estágio do andamento do curso; esta avaliação é relativa, centrada num determinado número de conceitos que representa uma estrutura parcial do domínio de conhecimento sendo estudado; e ii) gerando um MC ótimo de acordo com a ontologia gerada pelo professor para permitir uma avaliação completa da aprendizagem do domínio de conhecimento que foi estudado. O modelo proposto foi avaliado pela implementação de protótipos para a ferrramenta de avaliação. O algoritmo genético desenvolvido usa como espaço de busca as ontologias. Ele imita os processos cognitivos característicos da aprendizagem significativa e constrói MCs que possam ser comparados semanticamente com o do estudante. Sua função de adaptação representa uma forma medir distâncias no campo cognitivo, sendo a escala de medida dada por uma taxonomia que organiza dimensões semânticas e, dentro destas, frases de ligação. Esta taxonomia é usada pelo professor ao construir as ontologias e pelos estudantes ao construírem seus mapas conceituais. Os principais desafios que envolveram o desenvolvimento da pesquisa relatada nesta tese foram os seguintes: 1) determinação de um modelo adequado de ontologia de domínio que pudesse ser aplicado à avaliação da aprendizagem; 2) determinação de um método e uma escala de medida que se aplicasse ao domínio cognitivo; e 3) determinação de um mecanismo de busca na ontologia que fosse coerente com as teorias construtivistas da avaliação da aprendizagem. A pesquisa relatada neste trabalho pode avançar em função de novas funcionalidades ou de melhorias nas funcionalidades já implementadas. Algumas possibilidades foram sugeridas ao final da tese, sendo uma das principais a disponibilização do ambiente na Internet. Esta tese gerou 7 (sete) contribuições científicas, 1 (uma) em revista qualis A, 1 (uma) em revista qualis B, 2 (duas) em congressos internacionais e 3 (três) em congressos nacionais. Os resultados obtidos fazem avançar significativamente o que já foi conseguido até então no grupo de pesquisa AmAm/UFPA, em cujo contexto esta tese está inserida.
Acesso aberto (Open Access)
Um jogo sério para apoio ao ensino de modelagem de processo de software baseado em mapas conceituais: uma avaliação experimental
(Universidade Federal do Pará, 2015-09-08) CHAVES, Rafael Oliveira; FAVERO, Eloi Luiz; http://lattes.cnpq.br/1497269209026542
A Modelagem de Processo de Software (MPS) é um importante tópico na engenharia de software, pois fornece subsídios para gerenciar, automatizar e apoiar a Melhoria de Processo de Software. Seu ensino é um desafio, principalmente em consequência da grande ênfase teórica e de poucos exercícios práticos. Além disso, ainda são poucas as abordagens de ensino que visam o MPS por meio da introdução de recursos inovadores, tais como jogos. O uso de jogos é principalmente focado em outras áreas da engenharia de software, por exemplo, gerência de projetos de software. Visando contemplar esta lacuna, este trabalho relata o desenvolvimento de um jogo (DesigMPS – que apoia o ensino da MPS) e um experimento formal para avaliar a sua eficácia no ensino de MPS, bem como compará-lo com o método instrucional de aprendizagem baseada em projetos (ABP) (project-based learning). Neste jogo, o aluno é desafiado a modelar um processo de software no contexto do Modelo de Melhoria de Processos do Software Brasileiro (MPS.BR). Também foram analisadas características como: adequação em relação ao conteúdo, suficiência, grau de dificuldade, sequência e método de ensino; atratividade; pontos fortes e fracos do jogo. Os resultados indicaram que o DesigMPS tem eficácia de aprendizagem positiva (diferença estatisticamente significativa) nos níveis de compreensão e aplicação na taxonomia revisada de objetivos educacionais de Bloom, mesmo havendo alguns pontos fracos como: a falta um de help sobre o uso de jogo e de um feedback instrucional mais claro com explicação das causas dos erros. O jogo também tem uma eficácia de aprendizagem positiva (diferença estatisticamente significativa) comparada ao ABP no nível de aplicação, mas igual no nível de compreensão. A maioria dos alunos considerou que o jogo é atrativo e relevante em respeito ao conteúdo da disciplina de Qualidade de Processos de Software, e assim pode ser considerado uma alternativa para ensinar MPS.

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