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Authors: Enrico Claudio de Pace, João Victor Fonseca Carvalho, Luís Miguel Paiva Esquivel, Venício Siqueira Filho
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Abstract

Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em inteligência artificial para correção automática de redações, com o intuito de mitigar a subjetividade e morosidade inerentes aos processos tradicionais de avaliação textual. A solução será fundamentada em técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (PLN), utilizando arquiteturas de ponta, como BERT e GPT-4, com capacidade de adaptação a distintos critérios avaliativos, incluindo ENEM, TOEFL e IELTS. A metodologia contempla as seguintes etapas: (i) coleta e análise de corpus representativos de redações previamente avaliadas, visando o treinamento supervisionado dos algoritmos; (ii) desenvolvimento modular do sistema, com ênfase na avaliação dos aspectos linguísticos, com foco em gramática, coesão e argumentação; e (iii) implementação de uma interface acessível, com recursos de usabilidade e inclusão digital, de modo a ampliar o alcance da ferramenta. Espera-se que a solução da ferramenta proposta ofereça diagnósticos precisos e devolutivas detalhadas aos usuários, contribuindo de forma significativa para a democratização do acesso a avaliações textuais de qualidade. O projeto representa um avanço relevante na aplicação de IA na educação, com potencial transformador para os processos pedagógicos de ensino e aprendizagem da escrita e inclusive uma avaliação textual.

Fields of Study & Subjects

Natural Language Processing Techniques Artificial Intelligence in Education Topic Modeling

Publication details

Journal / source
Tudo é Ciência.
Publication date
16 January 2026