Defesa de Doutorado de Márcio de Carvalho Saraiva

Título do Trabalho
Relacionamentos entre materiais didáticos por meio da extração de tópicos implícitos
Candidato(a)
Márcio de Carvalho Saraiva
Nível
Doutorado
Data
Add to Calender 2019-08-14 00:00:00 2019-08-14 00:00:00 Defesa de Doutorado de Márcio de Carvalho Saraiva Relacionamentos entre materiais didáticos por meio da extração de tópicos implícitos Sala 85 do IC 2 INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO mauroesc@ic.unicamp.br America/Sao_Paulo public
Horário
10:30
Local
Sala 85 do IC 2
Orientador(a)
Claudia Maria Bauzer Medeiros
Banca Examinadora

* Titulares

Unidade/Instituição

Claudia Maria Bauzer Medeiros

IC/UNICAMP

Kelly Rosa Braghetto

IME-USP

Claudia Lage Rebello da Motta

NCE-UFRJ

Julio Cesar dos Reis

IC/UNICAMP

Ariadne Maria Brito Rizzoni Carvalho

IC/UNICAMP

 

* Suplentes

Unidade/Instituição

Leonardo Montecchi

IC/UNICAMP

Islene Calciolari Garcia

IC/UNICAMP

Flávio Eduardo Aoki Horita

CMCC-UFABC

Resumo

Os documentos educacionais digitais estão crescendo em tamanho e variedade, atendendo a um público cada vez mais heterogêneo. Como consequência, os alunos estão enfrentando dificuldades para encontrar seu caminho através desse material. Vários cientistas criaram repositórios online para armazenar e facilitar o acesso a esses documentos. Infelizmente, na maioria dos repositórios, os documentos são armazenados de maneira casual. Isso dificulta a distinção entre os conteúdos desses materiais, bem como sua recuperação. Como consequência, os alunos interessados em acessar material relevante reverter para motores de busca (tradicionais) da Web, ou para navegar por um repositório específico. Na maioria dos casos, os resultados da invocação desses mecanismos de pesquisa são apresentados como um conjunto (ou disjunção) de documentos potencialmente interessantes, que podem não ser adaptados ao propósito de aprendizagem. Uma das iniciativas que surgiram para resolver este problema envolve a utilização de algoritmos de classificação automática, p. Ex. Modelagem de tópicos e rotulagem de tópicos. No entanto, continua a ser a dificuldade de analisar as relações implícitas entre temas de materiais e palestrantes de diferentes lugares, mesmo dentro de um único repositório. Além disso, essas soluções não foram aplicadas a conjuntos de documentos com diferentes formatos e não aproveitam informações adicionais - por exemplo, metadados para extrair tópicos. Este trabalho apresenta o CIMAL, uma estrutura para análise flexível de repositórios de materiais educativos; O CIMAL combina classificação semântica, taxonomias e estruturas gráficas para extrair tópicos e seus múltiplos relacionamento