Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bilo, Henrique Alves
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/259326
Resumo: Este trabalho tem como objetivo melhorar a relação entre professores e alunos por meio da compreensão dos sentimentos dos alunos por parte do professor. Entender os senti mentos dos alunos é crucial para que os professores possam adaptar sua metodologia de ensino, identificar problemas e tomar medidas para melhorar a aprendizagem dos alunos. Diante disso, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta para coletar e analisar dados das postagens dos alunos no ambiente virtual de aprendizagem Moodle. Para tanto, são aplicadas técnicas de processamento de linguagem natural para classificar os diferentes tipos de sentimentos expressos pelos alunos em suas postagens, fóruns, men sagens diretas ao professor e mensagens via bate-papo. Os resultados mostraram que a ferramenta de monitoramento de sentimentos dos alunos foi eficaz ao possibilitar aos pro fessores compreenderem as emoções dos estudantes. Através da instalação do software nas máquinas dos professores, acompanhada de um arquivo PDF detalhado com instru ções de uso, a ferramenta permitiu identificar os sentimentos dos alunos. Os resultados foram obtidos a partir da participação de três professores no experimento. Ao compre ender melhor os sentimentos dos alunos, os professores podem adaptar sua metodologia de ensino e fornecer uma experiência educacional mais personalizada e satisfatória, po tencialmente levando a um melhor desempenho dos alunos e uma maior satisfação com o processo de aprendizagem.
id UFRGS-2_44e82bf10da4baa1adde0fd7ddbe1cc1
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/259326
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Bilo, Henrique AlvesWives, Leandro KrugSantana, Brenda Salenave2023-06-23T03:32:44Z2023http://hdl.handle.net/10183/259326001170690Este trabalho tem como objetivo melhorar a relação entre professores e alunos por meio da compreensão dos sentimentos dos alunos por parte do professor. Entender os senti mentos dos alunos é crucial para que os professores possam adaptar sua metodologia de ensino, identificar problemas e tomar medidas para melhorar a aprendizagem dos alunos. Diante disso, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta para coletar e analisar dados das postagens dos alunos no ambiente virtual de aprendizagem Moodle. Para tanto, são aplicadas técnicas de processamento de linguagem natural para classificar os diferentes tipos de sentimentos expressos pelos alunos em suas postagens, fóruns, men sagens diretas ao professor e mensagens via bate-papo. Os resultados mostraram que a ferramenta de monitoramento de sentimentos dos alunos foi eficaz ao possibilitar aos pro fessores compreenderem as emoções dos estudantes. Através da instalação do software nas máquinas dos professores, acompanhada de um arquivo PDF detalhado com instru ções de uso, a ferramenta permitiu identificar os sentimentos dos alunos. Os resultados foram obtidos a partir da participação de três professores no experimento. Ao compre ender melhor os sentimentos dos alunos, os professores podem adaptar sua metodologia de ensino e fornecer uma experiência educacional mais personalizada e satisfatória, po tencialmente levando a um melhor desempenho dos alunos e uma maior satisfação com o processo de aprendizagem.This work aims to improve the relationship between teachers and students through the understanding of students’ emotions by the teacher. Understanding students’ emotions is crucial for teachers to adapt their teaching methodology, identify issues, and take mea sures to improve student learning. In this regard, this work proposes the development of a tool to collect and analyze data from students’ posts in the Moodle virtual learning envi ronment. To achieve this, natural language processing techniques are applied to classify the different types of emotions expressed by students in their posts, forums, direct mes sages to the teacher, and chat messages. The results showed that the student sentiment monitoring tool was effective in enabling teachers to understand students’ emotions. By installing the software on teachers’ machines, accompanied by a detailed PDF file with instructions for use, the tool allowed for the identification of students’ emotions. The results were obtained from the participation of three teachers in the experiment. By bet ter understanding students’ emotions, teachers can adapt their teaching methodology and provide a more personalized and satisfactory educational experience, potentially leading to improved student performance and higher satisfaction with the learning process.application/pdfporProcessamento de linguagem naturalMoodleSoftwareAnálise de dadosSentiment analysisFerramenta para análise de sentimentos em postagens no MoodleTool for sentiment analysis in student posts on Moodle info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPorto Alegre, BR-RS2023Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001170690.pdf.txt001170690.pdf.txtExtracted Texttext/plain106513http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/259326/2/001170690.pdf.txt9b690acf0c328c5c475110780c839c33MD52ORIGINAL001170690.pdfTexto completoapplication/pdf1878497http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/259326/1/001170690.pdfee9849ec3cde877f03b0b173cff9ebc5MD5110183/2593262023-06-24 03:37:24.926586oai:www.lume.ufrgs.br:10183/259326Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2023-06-24T06:37:24Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Tool for sentiment analysis in student posts on Moodle
title Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
spellingShingle Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
Bilo, Henrique Alves
Processamento de linguagem natural
Moodle
Software
Análise de dados
Sentiment analysis
title_short Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
title_full Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
title_fullStr Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
title_full_unstemmed Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
title_sort Ferramenta para análise de sentimentos em postagens no Moodle
author Bilo, Henrique Alves
author_facet Bilo, Henrique Alves
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Bilo, Henrique Alves
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Wives, Leandro Krug
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Santana, Brenda Salenave
contributor_str_mv Wives, Leandro Krug
Santana, Brenda Salenave
dc.subject.por.fl_str_mv Processamento de linguagem natural
Moodle
Software
Análise de dados
topic Processamento de linguagem natural
Moodle
Software
Análise de dados
Sentiment analysis
dc.subject.eng.fl_str_mv Sentiment analysis
description Este trabalho tem como objetivo melhorar a relação entre professores e alunos por meio da compreensão dos sentimentos dos alunos por parte do professor. Entender os senti mentos dos alunos é crucial para que os professores possam adaptar sua metodologia de ensino, identificar problemas e tomar medidas para melhorar a aprendizagem dos alunos. Diante disso, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta para coletar e analisar dados das postagens dos alunos no ambiente virtual de aprendizagem Moodle. Para tanto, são aplicadas técnicas de processamento de linguagem natural para classificar os diferentes tipos de sentimentos expressos pelos alunos em suas postagens, fóruns, men sagens diretas ao professor e mensagens via bate-papo. Os resultados mostraram que a ferramenta de monitoramento de sentimentos dos alunos foi eficaz ao possibilitar aos pro fessores compreenderem as emoções dos estudantes. Através da instalação do software nas máquinas dos professores, acompanhada de um arquivo PDF detalhado com instru ções de uso, a ferramenta permitiu identificar os sentimentos dos alunos. Os resultados foram obtidos a partir da participação de três professores no experimento. Ao compre ender melhor os sentimentos dos alunos, os professores podem adaptar sua metodologia de ensino e fornecer uma experiência educacional mais personalizada e satisfatória, po tencialmente levando a um melhor desempenho dos alunos e uma maior satisfação com o processo de aprendizagem.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-06-23T03:32:44Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/259326
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001170690
url http://hdl.handle.net/10183/259326
identifier_str_mv 001170690
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/259326/2/001170690.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/259326/1/001170690.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 9b690acf0c328c5c475110780c839c33
ee9849ec3cde877f03b0b173cff9ebc5
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801224662301016064