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Title: Mineração de rationale e consenso em fóruns MOOC para suporte à engenharia da plataforma de software e à qualidade do ensino.
Other Titles: Rationale mining and consensus in MOOC forums to support software platform engineering and teaching quality.
???metadata.dc.creator???: CLEMENTINO, Tiago Lucas Pereira.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: ARAÚJO, Eliane Cristina de.
???metadata.dc.contributor.advisor2???: FIGUEIREDO, Jorge César Abrantes de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: CAMPOS, Lívia Maria Rodrigues Sampaio.
???metadata.dc.contributor.referee2???: SANTOS, Adriano Araújo.
Keywords: Engenharia de Software;Software Engineering;Ingeniería de software;Informática – Estudo e Ensino;Informática - Estudio y enseñanza;Informatics - Study and Teaching;Mineração de Rationale;Informatics - Study and Teaching;Informática - Estudio y enseñanza
Issue Date: 19-Feb-2020
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: CLEMENTINO, T. L. P. Mineração de rationale e consenso em fóruns MOOC para suporte à engenharia da plataforma de software e à qualidade do ensino. 2020. 92 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020.
???metadata.dc.description.resumo???: A gestão de uma ferramenta de colaboração online como o fórum de discussão pode demandar grandes esforços à medida que o número de colaboradores cresce. No contexto educacional, podem surgir novos problemas ligados à elevada quantidade de participantes, como o suporte à aprendizagem em larga escala. Embora também surjam com isto, novas oportunidades como a utilização de conteúdo compartilhado espontaneamente por alunos como fonte de oportunidades de pesquisa ou requisitos de manutenção de software. Tais diretrizes e requisitos podem vir na forma das razões por trás de críticas, sugestões ou mesmo opiniões mais específicas a respeito da plataforma educacional. Estas opiniões e críticas, aqui definidas como Spontaneous User Rationale, assemelham-se em muitos aspectos ao que a engenharia de software chama de User Rationale. A partir da coleta de Spontaneous User Rationale, definiu-se como alvo de investigação a identificação da próxima intervenção em fóruns MOOC (do inglês Massive Open Online Courses) por parte dos instrutores. Neste contexto, mesmo que a utilização de conteúdo compartilhado em discussões de fóruns online como fonte de informação não seja algo novo, a relação entre o nível de consenso e a qualidade da informação compartilhada em fóruns de discussão é um elemento que permanece um tanto obscuro. Assim, este trabalho apresenta como parte de seus resultados uma análise em que se concluiu que há uma correlação negativa significativa entre um alto nível de consenso e a qualidade da solução alcançada, no contexto de MOOC. Como resultado, este documento apresenta uma ferramenta de apoio ao trabalho do instrutor em dar suporte ao aluno que busca informação em fóruns de discussão de um MOOC. Tal ferramenta tem como base a exposição de postagens e discussões agrupadas por similaridade e consenso. Seu objetivo é permitir ao instrutor atender a postagens mais urgentes prioritariamente, evitando possíveis desinformações por disseminação de conteúdo equivocado. Esta urgência é inferida a partir do consenso, com base em uma correlação identificada entre eles. iii Para alcançar tais resultados, utilizaram-se modelos de análise de distância textual por Arvores KD e Word Embeddings, calculando o nível de consenso em discussões baseado em Lógica Difusa, além de classificar as discussões como relacionadas ao tema do curso ou não. Para avaliar a eficácia da solução apresentada, fez-se uso de mockups para Validação de Face em entrevistas com profissionais de educação participantes em MOOC; verificação da solução comparando seus resultados a outras abordagens; e, validação cruzada tomando marcações de urgência em postagens como dados para validar a correlação entre urgência e consenso.
Abstract: Managing an online collaboration tool such as the discussion forum can take great effort as the number of colaboradors grows. In the educational context, new problems may arise related to the large number of participants, such as support for large-scale student learning. While this also creates new opportunities such as the use of content spontaneously shared by students as a source of research guidelines or software maintenance requirements. Such guidelines and requirements may come in the form of the reasons behind more specific criticism, suggestions or even opinions regarding the educational platform. These opinions and critiques, defined here as Spontaneous User Rationale, are in many ways similar to what software engineering calls User Rationale. Based on the collection of Spontaneous User Rationale, the aim of this study was the instructors’ identification of the next intervention in MOOC forums. In this context, even though the use of shared content in online forum discussions as a source of information is not new, the relationship between the level of consensus and the quality of information shared in forum discussions remains a somewhat obscure element. Thus, this paper presents as one of its results an analysis that concluded that there is a significant negative correlation between a high level of consensus and the quality of the solution achieved in the context of Massive open Online Course (MOOC). As its final result, this document presents a tool supporting the instructor’s work in supporting the student who search for information in MOOC discussion forums. This tool is based on the exposure of posts and discussions grouped by similarity and consensus. Its goal is to enable the instructor to respond to the most urgent posts first, avoiding possible misinformation due to the dissemination of mistaken content. This urgency is inferred from the consensus, based on a correlation between them. For acchieve these goals, we used models of textual distance analysis by KD Trees and Word Embeddings, calculating the level of consensus in discussions based on Fuzzy Logic, and classify the discussions as related to the course theme or not. To evaluate the effectiveness of the presented solution, we used mockups for Face Validation in interviews with education professionals participating in MOOCs, as well as verifying v the solution by comparing its results with other approaches and cross-validation based on Supervised Machine Learning by taking postage urgency markings as training data to validate the correlation between urgency and consensus.
Keywords: Engenharia de Software
Software Engineering
Ingeniería de software
Informática – Estudo e Ensino
Informática - Estudio y enseñanza
Informatics - Study and Teaching
Mineração de Rationale
Informatics - Study and Teaching
Informática - Estudio y enseñanza
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
Engenharia de Software
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12687
Appears in Collections:Doutorado em Ciência da Computação.

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TIAGO LUCAS PEREIRA CLEMENTINO - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2020.pdf3.43 MBAdobe PDFView/Open


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