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| Acadêmico(a): Eduardo Ferreira Gehrke |
| Título: CHATTEREDU 2.0: ferramenta web de auxílio acadêmico utilizando chatterbot |
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| Conclusão: |
| O presente trabalho consistiu em estender o ChatterEDU 1.0, apresentando, como principal objetivo, incluir a funcionalidade de geração de questões de múltipla escolha. Tal meta foi cumprida por meio de buscas por elementos distratores em páginas virtuais, ocorrendo também a migração da ferramenta para a plataforma web e o aperfeiçoamento do tratamento de papéis semânticos já existentes. Além disso, foram efetuadas melhorias que não estavam planejadas, a exemplo da persistência do conteúdo gerado a cada execução, não sendo mais sobrescrito a cada vez que um texto de entrada é processado, e a opção de editar a base de conhecimento gerada antes de iniciar a conversação com o robô. Inicialmente, a meta de gerar questões de múltipla escolha se limitava ao assunto de Geografia de ensino básico, entretanto, no decorrer da elaboração do ChatterEDU 2.0, os resultados atingidos indicavam que o funcionamento seria aplicável para textos de qualquer assunto. Desta forma, o objetivo do trabalho foi ampliado, não considerando mais apenas o tema previamente proposto. É importante destacar que permanece a necessidade de o texto ser gramaticalmente correto, contendo sentenças que obedeçam à ordem sujeito, verbo e objeto, para um desempenho preciso. Além disso, ao se tentar aperfeiçoar processamentos para evitar incoerências gramaticais em distratores, houve aumento no tempo de processamento, conforme descrito anteriormente. Para as buscas automatizadas por distratores em páginas virtuais, foram testadas outras ferramentas alternativas às bibliotecas HttpCore e HttpClient, utilizadas no ChatterEDU 1.0. A biblioteca JSOUP foi considerada a mais apropriada, apresentando um menor número de falhas e uma documentação detalhada, o que foi importante devido à falta de experiência do autor com este tipo de aplicação. Algumas dificuldades ocorreram ao migrar o chatterbot para a plataforma web e ao desenvolver códigos em JavaScript, para os quais foi necessário um estudo mais aprofundado destas tecnologias para elaborar as funcionalidades. Em relação às contribuições deste trabalho, destacam-se os pontos mencionados por Martins (2016), que enfatiza a geração dinâmica da base de conhecimento AIML, em contrapartida aos chatterbots que são baseados em conteúdos fixos. Isto se aplica de forma semelhante à geração dos distratores, que, na maior parte dos trabalhos consultados, se baseia em uma ontologia pré-disponibilizada ou no próprio texto de entrada. Ainda, como também mencionado pela autora, a complexidade da língua portuguesa é um tópico relevante neste contexto, sendo percebida, no presente trabalho, em inconsistências gramaticais em distratores, considerando a não-concordância de artigos e adjetivos. Acredita-se que tal dificuldade seria menos marcante em idiomas que possuem estruturas mais simples, a exemplo do inglês. Além disso, é importante frisar o pequeno número de publicações em língua portuguesa que abordem a geração automática de questões de múltipla escolha, fato reforçado pela ausência de referências no idioma neste artigo. Por fim, conforme descrito por Martins (2016), este trabalho representa uma contribuição para a área de educação, podendo ser usado para auxiliar professores e estudantes em avaliações. Ademais, é interessante citar uma contribuição que a ferramenta apresenta para a área de entretenimento, uma vez que questões de múltipla escolha são comuns em programas de perguntas e respostas, nos quais os conhecimentos dos participantes são testados em um contexto competitivo. |
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