Análise e Comparação de Técnicas de Classificação de Tópicos de Aplicativos Móveis Criados com App Inventor

Abstract

A criatividade é considerada uma das principais habilidades do século XXI. E é muito importante estimular o desenvolvimento da criatividade também na Educação Básica, uma vez que facilita e colabora para um aprendizado mais contextualizado e significativo. Embora seja associada principalmente a artes, a criatividade também pode ser desenvolvida no ensino de computação, como, por exemplo, com o desenvolvimento de aplicativos móveis com App Inventor. Assim, nesse contexto, se faz necessário um modelo de avaliação da criatividade do artefato criado pelo aluno como resultado da aprendizagem. Dentro da criatividade há o aspecto da novidade, em que uma das principais características é a originalidade. No contexto de aplicativos móveis a originalidade pode ser analisada, por exemplo, a partir dos tópicos abordados pelo aplicativo. Essa classificação de tópicos pode ser automatizada a partir de textos presentes nos artefatos computacionais adotando algoritmos de machine learning. Atualmente existem diversos algoritmos para este fim, como Decision Tree, Support Vector Machine, dentre outros. Portanto este estudo tem por objetivo analisar e comparar o desempenho de várias destas técnicas de classificação de textos para, dessa forma, auxiliar na evolução de modelos de avaliação de originalidade que foquem no conteúdo presente em aplicativos criados com App Inventor. Como resultado, este trabalho apresenta uma comparação de desempenho dos modelos selecionados em diversos experimentos, testando várias alternativas de pré-processamento. Estes resultados podem ser utilizados em pesquisas voltadas à automação da avaliação da criatividade no contexto do ensino de computação e assim contribuir ao desenvolvimento da criatividade dos estudantes na Educação Básica.