Neste trabalho, propomos uma metodologia para auxiliar o processo de ensino-aprendizagem que se baseia na construção automática de Mapas Conceituais (MC), a partir de textos livres escritos por alunos e professores, em Língua Portuguesa do Brasil, e na avaliação da similaridade entre os mapas...

Neste trabalho, propomos uma metodologia para auxiliar o processo de ensino-aprendizagem que se baseia na construção automática de Mapas Conceituais (MC), a partir de textos livres escritos por alunos e professores, em Língua Portuguesa do Brasil, e na avaliação da similaridade entre os mapas gerados. A metodologia utiliza ferramentas de Extração Aberta de Informações (Open Information Extraction ¿ Open IE), propostas na área de Processamento de Linguagem Natural (PLN), e métricas da Teoria dos Grafos, as quais automatizam e otimizam a avaliação do processo ensino-aprendizagem. Ferramentas de Open IE não necessitam da definição a priori de quais conceitos e relações semânticas devem ser extraídas, possibilitando a extração de forma não específica e não dependente do domínio em questão. De outro lado, as métricas da área de Teoria dos Grafos fornecem suporte à avaliação e à comparação entre MCs, pelo professor. Os experimentos realizados visaram avaliar a acurácia da extração de relações semânticas entre conceitos, utilizando um sistema de Open IE para o português, a partir de textos dissertativos de alunos de uma turma real em nível de pós-graduação, e se as métricas da Teoria dos Grafos capturariam a evolução do conhecimento dos alunos. Os resultados indicaram que a metodologia, aqui proposta, é viável e promissora. Concluiu-se que é possível, e com grau de acurácia da ordem de 75%, extrair triplas conceituais dos textos descritivos de alunos, e que as métricas de avaliação capturaram a evolução / involução dos conceitos indutores no início e no final da disciplina. Como trabalhos futuros, tem-se a aplicação da metodologia em outros cenários de ensino-aprendizagem, em níveis educacionais diversos, e o uso de ontologias para enriquecimento do conteúdo dos MCs.
Palavras-chave: Mapas Conceituais, Mapa Conceitual de Referência, Teoria dos Grafos, Representação do Conhecimento, Open IE, Extração de Informação.

In this project, we propose a methodology to assist the teaching-learning process that is based on the automatic construction of Concept Maps (MC), from free texts written by students and teachers, in Brazilian Portuguese , and the evaluation of similarity among the generated maps. The methodology...

In this project, we propose a methodology to assist the teaching-learning process that is based on the automatic construction of Concept Maps (MC), from free texts written by students and teachers, in Brazilian Portuguese , and the evaluation of similarity among the generated maps. The methodology uses Open Information Extraction (Open IE) tools, proposed in the Natural Language Processing field (PLN), and Graph Theory metrics, which automate and optimize the evaluation of the teaching-learning process. Open IE tools do not require previous definition of which concepts and semantic relations to extract, enabling extraction in a non-specific and non-domain dependent manner. On the other hand, Graph Theory metrics field provide support for teacher assessment and comparison between MCs. The experiments carried out aimed to evaluate the accuracy of extracting semantic relationships between concepts, using an Open IE system for Portuguese, from dissertative texts of students from a real class at postgraduate level, and whether the Theory of Graphs would capture the evolution of students' knowledge. The results indicated that the methodology proposed here is viable and promising. It was concluded that it is possible, with an accuracy of 75%, to extract conceptual triples from the descriptive texts of students, and that the evaluation metrics captured the evolution / involution of the inducing concepts at the beginning and end of the course. As for future projects, there is the application of the methodology in other teaching-learning scenarios, at different educational levels, and the use of ontologies to enrich MCs content.
Keywords: Concept Maps, Reference Concept Map, Graph Theory, Knowledge Representation, Open IE, Information Extraction.