SisTIRA: plataforma web de tutoria inteligente para avaliação automática de respostas discursivas

dc.contributor.advisor-co1 Anchiêta, Rafael Torres
dc.contributor.advisor-co1Lattes https://lattes.cnpq.br/7021895357654363pt_BR
dc.contributor.advisor1 de Sousa, Rogério Figueredo
dc.contributor.advisor1Lattes https://lattes.cnpq.br/9346694618502913pt_BR
dc.contributor.referee1 do Nascimento, Joao Paulo Lima
dc.contributor.referee1Lattes https://lattes.cnpq.br/8147579715773876pt_BR
dc.contributor.referee2 Santos, Roney Lira de Sales
dc.contributor.referee2Lattes https://lattes.cnpq.br/5238590321324566pt_BR
dc.creator Sousa, Avelar Rodrigues de
dc.creator.Lattes https://lattes.cnpq.br/5118004962010339pt_BR
dc.date.accessioned 2025-10-28T18:33:00Z
dc.date.available 2025-10-28T18:33:00Z
dc.date.issued 2025
dc.description.abstract This paper introduces the Intelligent Automatic Response Tutoring System (SisTIRA), a platform based on Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques for automated assessment of short answer responses in Portuguese. SisTIRA integrates a language model as an automatic evaluator in the LLM-as-judge paradigm, providing accurate and scalable grading. The research explores how NLP technology, combined with advanced language models like Gemini-1.5-flash-8b, can be used to assess responses in a more dynamic and fair manner, enhancing the possibilities for personalization and feedback. The study includes a preliminary analysis with 20 rounds of evaluation, demonstrating the system's consistency and the feasibility of automating the grading of discursive answers in educational environments like Virtual Learning Environments (VLEs).pt_BR
dc.description.resumo Este trabalho apresenta o Sistema de Tutoria Inteligente de Respostas Automáticas (SisTIRA), uma plataforma baseada em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Aprendizado de Máquina (AM) para avaliação automatizada de respostas discursivas em português. O SisTIRA integra um modelo de linguagem como avaliador automático no paradigma LLM-as-judge, proporcionando uma correção precisa e escalável. A pesquisa explora como a tecnologia de PLN, aliada a modelos de linguagem avançados como o Gemini-1.5-flash-8b, pode ser utilizada para avaliar respostas de forma mais dinâmica e justa, ampliando as possibilidades de personalização e feedback. O estudo inclui uma análise preliminar com 20 rodadas de avaliação, evidenciando a consistência do sistema e a viabilidade da automatização da correção discursiva em ambientes educacionais, como Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs).pt_BR
dc.description.sponsorship Agência 2pt_BR
dc.identifier.uri https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4936
dc.language porpt_BR
dc.publisher Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.publisher.country Brasilpt_BR
dc.publisher.department Campus Picospt_BR
dc.publisher.initials IFPIpt_BR
dc.rights Acesso Abertopt_BR
dc.subject Processamento de Linguagem Naturalpt_BR
dc.subject Avaliação Automatizadapt_BR
dc.subject Respostas Discursivaspt_BR
dc.subject Inteligência Artificialpt_BR
dc.subject Educação a Distânciapt_BR
dc.subject Sistema de Tutoria Inteligentept_BR
dc.subject.cnpq CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.title SisTIRA: plataforma web de tutoria inteligente para avaliação automática de respostas discursivaspt_BR
dc.type Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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