Avaliação de eficiência na leitura: uma abordagem baseada em PLN

O teste cloze, amplamente difundido por seu baixo custo e flexibilidade, permite avaliar a compreensão leitora por meio do preenchimento de lacunas em textos, exigindo mobilização de repertórios linguísticos diversos. No entanto, os métodos tradicionais de correção, baseados apenas em respostas exatas, limitam a identificação de nuances no desempenho dos estudantes. Este estudo propõe um modelo automatizado de avaliação para o teste cloze em português brasileiro, integrando análises ortográfica (distância de edição), gramatical (via POS tagging) e semântica (similaridade entre embeddings). O método integrado mostrou-se efetivo, atingindo uma alta correlação com a correção humana (ρ = 0,832). Os resultados indicam que a abordagem automatizada é robusta, sensível às variações do repertório linguístico e adequada para contextos educacionais que exigem escalabilidade.

Authors

Publication Details

Published
2025-09-29
DOI
https://doi.org/10.5753/stil.2025.37822
Primary Topic
Business and Management Studies
Type
article
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Avaliação de eficiência na leitura: uma abordagem baseada em PLN

Raquel Meister Ko. Freitag, Túlio Sousa de Gois
Business and Management Studies
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Avaliação de eficiência na leitura: uma abordagem baseada em PLN

Raquel Meister Ko. Freitag, Túlio Sousa de Gois
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Abstract

O teste cloze, amplamente difundido por seu baixo custo e flexibilidade, permite avaliar a compreensão leitora por meio do preenchimento de lacunas em textos, exigindo mobilização de repertórios linguísticos diversos. No entanto, os métodos tradicionais de correção, baseados apenas em respostas exatas, limitam a identificação de nuances no desempenho dos estudantes. Este estudo propõe um modelo automatizado de avaliação para o teste cloze em português brasileiro, integrando análises ortográfica (distância de edição), gramatical (via POS tagging) e semântica (similaridade entre embeddings). O método integrado mostrou-se efetivo, atingindo uma alta correlação com a correção humana (ρ = 0,832). Os resultados indicam que a abordagem automatizada é robusta, sensível às variações do repertório linguístico e adequada para contextos educacionais que exigem escalabilidade.

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