Sistema Classificador de Mapas Conceituais: Uma Arquitetura Computacional Baseada em Processamento de Linguagem Natural.
Aprendizagem Significativa; Mapa Conceitual; Processamento de Linguagem Natural.
Com a democratização da informação, o modelo de ensino tradicional ganha um desafio ainda maior, o de manter os alunos motivados em sala de aula e, no mesmo momento, otimizar o processo de ensino aprendizagem para os professores. Entre as inúmeras alternativas que estão sendo propostas, a Teoria da Aprendizagem Significativa (TAS) aliada ao estudo sobre Mapas Conceituais conduz a um ambiente propício para esse cenário que se anuncia. A utilização de Mapas Conceituais vem ganhando espaço no ambiente educacional, permitindo a modelagem do conhecimento através da organização de conceitos em uma estrutura proposicional. Ao passar dos anos, houve um considerável interesse da comunidade acadêmica na utilização de recursos computacionais para interagir com Mapas Conceituais, criação, comparação, análise evolutiva do aprendiz, processamento de linguagem natural e compartilhamento de mapas são algumas das tarefas mais executadas no contexto de otimização. O objetivo deste trabalho é apresentar uma arquitetura computacional focada na análise da linguagem natural, que utiliza os relacionamentos textuais produzidos pelos Mapas Conceituais e desenvolvidos na ferramenta CmapTools para classificar o nível de cognição do aluno e, aditivamente, expor esses resultados de forma analítica para servir de subsídio para o especialista.