João Carlos Alves dos Santos

Idiomas

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• SIROTHEAU, S. ; SANTOS, J. C. A. ; FAVERO, E. L. ; FREITAS, S. . Automated Evaluation of Short Answers Using Text Similarity for the Portuguese Language. Journal of Computer Science , v. 15, p. 1669, 2019.

• ALVES DOS SANTOS, JOÃO CARLOS ; FAVERO, ELOI LUIZ . Practical use of a latent semantic analysis (LSA) model for automatic evaluation of written answers. JOURNAL OF THE BRAZILIAN COMPUTER SOCIETY (ONLINE) , v. 21, p. 21, 2015.

• SANTOS, J. C. A. ; OLIVEIRA, J. C. F. . Matematica Elementar - Fascículo 1 - Conjuntos e Números. , 2002.

• SANTOS, J. C. A. ; FAVERO, ELOI LUIZ ; SIROTHEAU, S. ; FREITAS, S. . Avaliação automática de redações na língua portuguesa baseada na coleta de atributos e aprendizagem de máquina. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2020, Natal. Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2020.

• FAVERO, ELOI LUIZ ; ALVES DOS SANTOS, JOÃO CARLOS ; SIROTHEAU, S. ; FREITAS, S. . Avaliação Automática de respostas discursivas curtas baseado em três dimensões linguísticas. In: XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2019, Porto Alegre. Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2019.

• FAVERO, ELOI LUIZ ; SANTOS, J. C. A. ; SIROTHEAU, S. ; FREITAS, S. . Avaliação Automática de Ensaios, em português, centrada em atributos linguísticos de superfície e de conteúdo. In: Whorkshop sobre educação em computação da SBC, 2019, Belém. XXVII Whorkshop sobre educação em computação, 2019. p. 255-265.

• FAVERO, ELOI LUIZ ; SANTOS, J. C. A. ; SIROTHEAU, S. . LabPy: Laboratório virtual de ensino em python. In: Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2018, Fortaleza. Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2018.

• SANTOS, J. C. A. ; FAVERO, ELOI LUIZ ; SIROTHEAU, S. ; FREITAS, S. . Avaliação automática de respostas textuais curtas por similaridades de n -gramas: refinamentos por regressão linear. In: XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2018, Fortaleza. Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2018.

Projetos de pesquisa

• 2018 - 2020

  Avaliação automática de Questões discursivas: proposta para avaliar redações por meio de mapas conceituais, Descrição: Este projeto apresenta uma proposta de uma abordagem para avaliação automática de questões discursivas, sendo num primeiro momento respostas curtas e ensaios, e num segundo momento redações. Já Foram analisados experimentos de respostas curtas (até um parágrafo), ensaios (mais de um parágrafo) e redações em Português. Ensaios de Filosofia oriundos de uma plataforma virtual de ensino; respostas curtas de Biologia e de Geografia ambas oriundas de um processo seletivo para ingresso no ensino superior; redações oriundas de um processo seletivo de nível superior e também redações de um processo seletivo para ingresso em concurso público, nível técnico. A abordagem proposta possui a seguinte arquitetura pipeline: na primeira etapa, seleção de corpus; na segunda etapa, pré-processamento; na segunda etapa, geração de variáveis; na terceira etapa, classificação; e na quinta etapa, avaliação da acurácia. Dentro desta arquitetura serão verificadas diversas nuances dos aspectos tecnológicos, relacionando-os com a acurácia. Utilizaremos duas abordagens: medidas de similaridade entre textos e métodos de extração de conceitos e similaridade semântica entre redes de conceitos, por exemplo, triplas (Sujeito, Verbo, Objeto). Nos experimentos foram exploradas várias medidas de similaridade (e distância) coletadas da combinação de unigramas e bigramas. As listas de n-gramas foram filtradas com técnicas de limpeza, stemmer e remoção de stop word. Para gerar o escore de cada resposta, a partir dos valores numéricos dos n-gramas exploramos dois métodos de classificação: k nearest neighbors (knn) e regressão linear (simples e múltipla). Para as provas de Biologia e Geografia, que foram avaliadas por dois especialistas humanos, o sistema já alcançou uma acurácia de 0.82 e 0.86 (Sistema versus Humano), contra 0.94 e 0.85 entre os avaliadores humanos (Humano versus Humano). Para a prova de Geografia a acurácia Sistema versus Humano está bem próxima da acurácia Humano versus Humano. Este projeto está em andamento. Até o momento criamos uma base de corpora, compreendendo as cinco provas citadas acima; fizemos um levantamento bibliográfico detalhado das abordagens para avaliação automática de texto; estamos realizando experimentos com técnicas de similaridade entre textos. Ficando para um segundo momento a exploração das técnicas de aprendizagem de máquina para extrair conceitos (Sujeito, Verbo, Objeto) das respostas e verificar a similaridade semântica entre as redes de conceitos. Além disso, devemos explorar as técnicas de identificação dos elementos do discurso (título, introdução, desenvolvimento e conclusão); coerência e completado dos argumentos de uma redação. Nos corpora estudados, a abordagem inicial resultou em valores positivos e estatisticamente próximos aos dos avaliadores humanos, mostrando que estamos caminhando na direção certa para a avaliação de redações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: João Carlos Alves dos Santos - Coordenador / FAVERO, ELOI LUIZ - Integrante / Silvério Sirotheau - Integrante / Simone Freitas - Integrante.

• 2016 - 2018

  Avaliação automática de respostas a questões não objetivas através de métodos inteligentes, Descrição: O objetivo do projeto é o desenvolvimento de um conjunto de algoritmos de avaliação automática de questões não objetivas baseados em técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Inteligência artificial. O domínio da pesquisa será composto por respostas de quatro principais tipos: diagramas com anotações textuais, como por exemplo, mapas conceituais; código de programas de linguagens de programação; pequenas respostas (50 / 70 palavras) a questões discursivas; e ensaios/redações (200 / 500 palavras). As questões discursivas, previamente avaliadas por especialistas humanos, são coletadas dos processos seletivos da UFPA e do banco de respostas do ENEM. As questões diagramáticas e de programação são coletadas de ambientes virtuais de ensino como o LABSQL e o Moodle. Sobre estas bases de questões são experimentados os algoritmos propostos que buscam atingir uma acurácia próxima a dos avaliadores humanos. A relevância do projeto é o desenvolvimento de tecnologia para os sistemas de educação em massa, tais como ambientes virtuais, onde a avaliação automática permite o feedback imediato, facilitando e agilizando o aprendizado bem como aliviando a carga de trabalho dos educadores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: João Carlos Alves dos Santos - Integrante / FAVERO, ELOI LUIZ - Coordenador / Silvério Sirotheau - Integrante / Simone Freitas - Integrante.