Aplicação de um Minerador de Emoções em Fóruns de Discussão de um Massive Open Online Course (MOOC) Brasileiro: Uma Abordagem Utilizando o Algoritmo Naive Bayes

Abstract

Em gradativa evolução devido à disseminação dos ambientes virtuais de aprendizagem, os MOOCs disponibilizam aos participantes inúmeros meios de interação. Dentre esses meios, destaca-se o fórum de discussão, ambiente que registra diferentes informações a respeito do engajamento dos alunos. Contudo, realizar a leitura de todas as postagens é uma tarefa difícil, pois os MOOCs costumam ter uma faixa muito alta de alunos matriculados. Nesse sentido, a mineração de textos pode auxiliar professores a obter conhecimentos relevantes sobre as postagens dos alunos. Levando em consideração essas discussões, neste estudo, foi realizada a implementação de um minerador de emoções para fóruns MOOC, utilizando a linguagem de programação Python, com o objetivo de identificar e analisar os sentimentos que cada aluno expressa ao interagir com os colegas nesses ambientes. Os resultados obtidos, em experimentos iniciais, indicam que o minerador mostrou-se eficiente na extração das emoções dos alunos, alcançando uma acurácia de 40%. Além disso, mostraram que sentimentos positivos, como alegria e surpresa, refletem na conclusão dos MOOCs, enquanto sentimentos negativos, como tristeza e raiva, são indicativos de abandono do curso.   Palavras-chave: MOOCs. Fóruns de discussão. Minerador de emoções. Algoritmo Naive Bayes.