@PHDTHESIS{ 2020:2049694760,
 	title = {Uma abordagem computacional para detectar emo??es de alunos em cursos online},
 	year = {2020},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8149",
 	abstract = "A cada ano aumenta o n?mero de institui??es de ensino que utilizam Ambientes Virtuais de Aprendizagem no ensino a dist?ncia. Esses Ambientes Virtuais de Aprendizagem geram um grande volume de informa??es, de suma import?ncia para essas institui??es, assim como para os professores, e com essas informa??es podemos identificar v?rias emo??es dos estudantes, como frustra??o, isolamento, des?nimo e desmotiva??o, e por meio de t?cnicas de Intelig?ncia Artificial ? poss?vel estimular e motivar os estudantes. A afetividade ? um grande "aliado" para promover a aprendizagem, e para promover a afetividade em ambientes virtuais de aprendizagem ? necess?rio que as a??es de interatividade do mediador sejam mais constantes, estando presentes e atentas ao ?movimento? dos alunos, buscando ajud?-los de maneira individual e consciente, dando-lhes feedback, fazendo com que se sintam seguros e ajudando a anim?-los. A intera??o entre pessoas em cursos presenciais obt?m excelentes resultados, pois os sentidos ajudam os alunos na execu??o das atividades, por?m em Ambientes Virtuais de Aprendizagem essa percep??o ? diferente e precisa ser estimulada. Dessa forma, essa Tese descreve um modelo para identifica??o autom?tica de emo??es em textos produzidos por estudantes da modalidade Educa??o a Dist?ncia em Ambientes Virtuais de Aprendizagem ? AVAs. A abordagem proposta nesse trabalho permite identificar o sentimento contido em mensagens textuais de estudantes de cursos a dist?ncia utilizando algoritmo de classifica??o autom?tica usando an?lise de sentimentos baseado em abordagem l?xica. Os principais resultados obtidos foram no sentido de que a abordagem proposta (l?xica, a partir de An?lise de Sentimentos) pode colaborar positivamente para o processo de ensino-aprendizagem, tendo em vista que saber o estado emocional dos estudantes pode melhorar no acompanhamento da turma, pois com essas informa??es adicionais o tutor tem mais um recurso para tomada de decis?es, como reconhecer alunos com insatisfa??o e falta de interesse no curso. Como limita??o da pesquisa, temos: subjetividade nos textos, produ??o de textos grandes, tamanho da amostra, tempo de classifica??o.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Inform?tica},
 	note = {Instituto de Computa??o}
}