Year: 2025
Type: conference-paper
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.
Institutions: Universidade Federal de Sergipe, University of the Free State
Language: English
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: gold
OpenAlex ID: W4415590602