Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina na classificação de Conhecimentos Especializados de Professores de Física

O sucesso da Inteligência Artificial tem atraído pesquisadores de diversas áreas para o uso de técnicas computacionais em tarefas de extração de conhecimentos de dados não estruturados, como os documentos textuais, apresentando-se como uma solução possível para a classificação de Conhecimentos Especializado de Professores de Física, que consiste em uma ferramenta analítica que descreve os Conhecimentos da Física (PK) e os conhecimentos Didáticos do Conteúdo (PCK), considerada muito importante para auxiliar na identificação e na análise de conhecimentos mobilizados pelos professores em suas práticas de ensino.  Porém, a tarefa de identificação e classificação de conhecimentos presentes em documentos textuais apresentam alguns desafios, como: as investigações em documentos textuais é trabalhosa, demorada e envolve mão de obra de pessoas especializadas. Nesse sentido, o objetivo da pesquisa é analisar a eficácia dos algoritmos utilizados na classificação automática de Conhecimentos Especializados de Professores de Física (PTSK) em textos de uma base de dados previamente classificada. O encaminhamento metodológico é de natureza quantitativa, exploratória e aplicada para prever a classe Conhecimentos da Física (PK) ou Conhecimentos Didáticos do Conteúdo (PCK) para caracterizar um conhecimento. Para isso, foram usados dois algoritmos: o doc2vec e o J48 e os resultados foram analisados com base nos resultados alcançados nas métricas de validação. O melhor resultado foi alcançado com o doc2vec, obtendo 88% de taxa de acerto. Com base nos resultados atingidos, pode-se concluir que a estratégia de usar inteligência artificial para a classificação automática de conhecimentos de professores de Física é uma solução plausível.