Linguagem natural para apoio ao reconhecimento de usuários em ambientes virtuais de ensino e aprendizagem

Abstract

Os avanços tecnológicos trazem sérios questionamentos sobre segurança e confiabilidade nas práticas realizadas nos ambientes digitais. Medidas para proteção dos dados e competência digital em segurança são algumas das carências nesses ambientes. A incerteza na identificação do usuário durante a realização das atividades online dificulta a autenticidade fora do contexto presencial. A proposta desta dissertação foi descrever a modelagem de um plugin de reconhecimento de locutor integrado no Moodle para identificar o aluno e garantir a autenticidade das atividades realizadas no Ambiente Virtual de Ensino e Aprendizagem (AVEA). A pesquisa se constitui como um estudo de caso, de método indutivo, abordagem mista e de caráter descritivo e exploratório. Para construção do estudo utilizou-se revisões sistemáticas para detectar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que identificam o usuário a partir de elementos textuais e boas práticas de segurança nos ambientes digitais. Realizou-se buscas exploratórias para investigação e análise de softwares de identificação de autoria e reconhecimento de locutor. O estudo de caso buscou identificar o perfil e nível de competência digital em segurança dos discentes das disciplinas de Educação a Distância (EAD) e Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizagem (AVEA) do curso de graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), campus de Araranguá. Com as amostras de textos geradas nas atividades aplicadas nas disciplinas foram realizadas as análises dos softwares para identificação de autoria e reconhecimento de locutor. Os resultados demonstraram que o nível de competência dos discentes em segurança precisa ser trabalhado e que não existem softwares que possam ser integrados no Moodle de forma gratuita para identificação do aluno que realiza a atividade online. Na modelagem do plugin de reconhecimento de locutor integrado no Moodle realizou-se a análise de requisitos e um modelo de relatório de autenticidade das atividades realizadas pelos alunos. Como trabalho futuro, sugere-se o desenvolvimento e disponibilização do plugin de forma gratuita para auxiliar o professor no processo de avaliação a partir da garantia de que o aluno que está realizando a atividade no AVEA é quem ele diz ser.

Abstract: Technological advances bring serious questions about security and reliability in practices carried out in digital environments. Measures for data protection and digital competence in security are some of the deficiencies in these environments. Uncertainty in identifying the user during online activities makes authenticity difficult outside the face-to-face context. The purpose of this dissertation was to describe the modeling of a speaker recognition plugin integrated in Moodle, to identify the student and guarantee the authenticity of the activities carried out in the Virtual Teaching and Learning Environment (AVEA). The research is constituted as a case study, inductive method, mixed approach and descriptive and exploratory character. To construct the study, systematic reviews were used to detect Natural Language Processing (PLN) techniques that identify the user from textual elements and good security practices in digital environments. Exploratory searches were carried out for the investigation and analysis of authorship identification and speaker recognition software. The case study sought to identify the profile and level of digital competence in security of students in the disciplines of Distance Education (EAD) and Virtual Environments for Teaching and Learning (AVEA) of the undergraduate course in Information and Communication Technologies (ICT) at Federal University of Santa Catarina (UFSC), Araranguá campus. With the samples of texts generated in the activities applied in the disciplines, software analyzes were carried out for authorship identification and speaker recognition. The results showed that the level of competence of students in security needs to be worked on and that there is no software that can be integrated into Moodle for free to identify the student who performs the online activity. In the modeling of the speaker recognition plugin integrated in Moodle, the requirements analysis and a model of authenticity report of the activities performed by the students were carried out. As future work, we suggest the development and availability of the plugin free of charge to assist the teacher in the evaluation process based on the guarantee that the student who is carrying out the activity at AVEA is who he/she claims to be.