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Abstract:
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A evasão no ensino superior brasileiro constitui um problema recorrente e demanda
estratégias capazes de apoiar a identificação de dificuldades acadêmicas e emocionais dos estudantes. Nesse contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de um
plugin local para a plataforma Moodle voltado à coleta, importação, classificação e
síntese de sentimentos discentes. A ferramenta, implementada em PHP e integrada
à arquitetura do Moodle, permite que estudantes respondam a formulários textuais,
que bases externas previamente classificadas sejam importadas e que os resultados
sejam apresentados ao docente por meio de um painel de análise. O sistema utiliza
técnicas de Processamento de Linguagem Natural para pré-processamento textual,
geração de nuvem de palavras e organização das respostas, além de integração com
uma API externa de inteligência artificial para classificação de sentimentos e produção
de resumos consolidados da turma. A proposta busca transformar respostas abertas
em informações sintéticas e úteis ao professor, contribuindo para a compreensão do
clima da disciplina e para o apoio a intervenções pedagógicas. |
