Automação da avaliação de aprendizagem de machine learning para classificação de imagens no ensino fundamental

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Laydner, Marcos Silva
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/232656
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.
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spelling Automação da avaliação de aprendizagem de machine learning para classificação de imagens no ensino fundamentalEducação BásicaAvaliaçãoInteligência ArtificialMachine LearningTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Com a crescente evolução e popularização do uso de tecnologias de Machine Learning no dia a dia, é imperativo que a população geral tenha um entendimento básico sobre como essas tecnologias funcionam, de forma que sua utilização seja melhor aproveitada. Para isso, é importante que o ensino desses conceitos seja feito cedo já na Educação Básica. Com isso, algumas iniciativas têm surgido, porém a maioria não possui um modelo de avaliação dessa aprendizagem. Assim, o presente trabalho visa responder a pergunta de pesquisa: “Como automatizar a avaliação da aprendizagem de ML voltada a classificação de imagens nos anos finais do ensino fundamental?”. Dessa forma, tem-se como objetivo desenvolver e testar um modelo de análise da aprendizagem de ML na Educação Básica, adotando técnicas de Deep Learning para automatizar o processo. Isso é alcançado por meio da fundamentação teórica dos principais conceitos, uma revisão do estado da arte, o desenvolvimento do modelo de avaliação, e a sua automatização, e sua integração e avaliação no contexto de um curso da iniciativa Computação na Escola. Dessa forma, criou-se uma extensão da ferramenta CodeMaster que permite automaticamente avaliar a aprendizagem de Machine Learning do aluno, facilitando o processo, e aumentando a chance de adoção do ensino de computação nas escolas brasileiras.Florianópolis, SCGresse Von Wangenheim, Christiane AnnelieseHauck, Jean Carlo Rossa HauckUniversidade Federal de Santa CatarinaLaydner, Marcos Silva2022-03-23T23:31:33Z2022-03-23T23:31:33Z2022-03-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis99application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/232656info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-03-23T23:31:33Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/232656Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-03-23T23:31:33Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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