| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Silva, Daniel Guerreiro e | - |
| dc.contributor.author | Araújo, Pablo Arruda | - |
| dc.identifier.citation | ARAÚJO, Pablo Arruda. Geração automática de questões no formato de exames com base em aprendizado profundo. 2023. 58 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. | pt_BR |
| dc.description.abstract | Este trabalho aborda a geração automatizada de questões (GAQ) como uma área de
pesquisa em destaque no cenário educacional e de Processamento de linguagem natural
(PLN). É apresentado um modelo inovador que utiliza técnicas de Aprendizado profundo
para criar questões de maneira eficiente e personalizada, visando a melhora da experiência de aprendizagem dos alunos, em especial no cenário educacional brasileiro. Nesse
sentido, o objetivo desse trabalho é realizar a GAQ na língua portuguesa. Foi explorada a
importância da prática ativa na retenção de informações, destacando como a GAQ pode
reduzir o tempo e esforço dedicados pelos educadores à criação manual de perguntas.
Além disso, foi discutida a relevância da GAQ em contextos educacionais brasileiros, evidenciando seu potencial para superar desafios específicos do ensino no país. Por fim, foi
enfatizada a contribuição significativa da GAQ na personalização do processo de aprendizado, promovendo uma abordagem mais eficaz e adaptada às necessidades individuais
dos alunos. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Ensino auxiliado por computador | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Processamento de linguagem natural (Computação) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Tecnologia na educação | pt_BR |
| dc.title | Geração automática de questões no formato de exames com base em aprendizado profundo | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2024-05-13T14:29:59Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-13T14:29:59Z | - |
| dc.date.submitted | 2023-12-20 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/38459 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | This paper discusses automated question generation (AQM) as a prominent research area
in the educational and NLP scene. An innovative model is presented that uses Deep
Learning techniques to create questions in an efficient and personalized way, aiming to
improve the learning experience of students, especially in the Brazilian educational scenario. In this sense, the aim of this work is to carry out the GAQ in the Portuguese
language. The importance of active practice in retaining information was explored, highlighting how the GAQ can reduce the time and effort dedicated by educators to manually
creating questions. In addition, the relevance of GAQ in Brazilian educational contexts
was discussed, highlighting its potential to overcome specific teaching challenges in the
country. Finally, the significant contribution of the GAQ in personalizing the learning
process was emphasized, promoting a more effective approach adapted to student’s individual needs. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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