Avaliação Automática da Qualidade de Objetos de Aprendizagem dentro de Repositórios

Abstract

À medida que a quantidade de objetos de aprendizagem (OAs) cresce rapidamente dentro dos repositórios, aumenta a necessidade de desenvolver novas abordagens para a avaliação da qualidade dos mesmos sem depender exclusivamente do trabalho humano. A disponibilidade de metadados avaliativos dentro de alguns repositórios abriu a possibilidade de contrastar características intrínsecas dos OAs permitindo descobrir medidas associadas com a qualidade dos mesmos e que podem ser utilizadas no processo de geração de modelos para a avaliação automática da qualidade. O presente trabalho descreve os primeiros resultados obtidos com tal abordagem utilizando informações coletadas do repositório MERLOT. Os resultados encontrados aqui apontam para a exequibilidade da abordagem para os subconjuntos avaliados, e reforçam a ideia de que os modelos para avaliação automática da qualidade devem  ser desenvolvidos levando em consideração as diversas combinações possíveis entre as categorias de disciplina e os tipos de materiais disponíveis no repositório. O trabalho também apresenta dois possíveis cenários para a utilização dos modelos dentro de um repositório.