Evaluarea şi sumarizarea automată a conversaţiilor chat

National audienceWith the continuous evolution of collaborative environments, the need for automatic analysis and participant assessment in Instant Messenger discussions (chats) has become more and more important. Moreover, a key element in a grading and evaluation system for participants and utterances is summarization. In order to achieve the previous goals, a series of factors specific to natural language processing (including semantic analysis by means of Latent Semantic Analysis - LSA) and data-mining were taken into consideration. In order to achieve a thorough and multi-perspective approach for assessing participants, the system includes facilities derived from Page’s essay grading techniques, readability assessment and metrics specific to social networks analysis. A golden standard was used for assessing the relevance of the obtained results and for validation purposes of the proposed methodOdată cu evoluţia continuă a mediilor colaborative, nevoia unei analize automate în vederea evaluării participanţilor la discuții de tip Instant Messenger (chat) a devenit din ce în ce mai acută. De asemenea, o facilitate necesară la nivelul unui sistem de notare și evaluare a replicilor și, implicit, a participanților este sumarizarea. În vederea atingerii acestor obiective, o serie de factori bazați pe procesarea limbajului natural (inclusiv analiza semantică prin intermediul Latent Semantic Analysis - LSA) şi data- mining au fost luați în considerare. De asemenea, în vederea obținerii unei evaluări minuțioase și multi- perspectiste a participanţilor, au fost calculați factori derivați din metodele lui Page de notare a eseurilor, diverse abordări pentru estimarea lizibilității şi metrici specifice analizei rețelelor sociale. Un standard de aur a fost utilizat pentru măsurarea corectitudinii rezultatelor obținute

Participation in Virtual Academic Communities of Practice Under the Influence of Technology Acceptance and Community Factors, a Learning Analytics Application

Participation in virtual communities of practice (vCoP) can be influenced at the same time by technology acceptance and by community factors. To overcome methodological issues connected with the analysis of these influences, learning analytics were applied. Based on a recent vCoP model, the collaborative dialogue comprising 4040 interventions in 1981 messages created by a vCoP located at a US American online university was automatically analyzed. The text-based asynchronous online discussions were scored using a cohesion-based participation and collaboration analysis. Additionally, a sample of N = 133 vCoP participants responded a technology acceptance survey. Thus, a combined research model including the vCoP model and an established technology acceptance model was verified. The results confirmed the vCoP model entirely, and the acceptance model only partially. As consequence for educational research, the CoP model was confirmed and extended to vCoP settings, while the acceptance model appears to need reconsideration. For academic practice, the study initiates the development of assessment tools fostering knowledge sharing through dialogue in vCoP. Also, it suggests how virtual classrooms can be extended to open spaces where value creation takes place through social learning. Learning analytics proved thus successful, provides information that impacts both theory and practice of technology-enhanced learning

Analiza automată a materialelor şcolare franceze din prisma complexităţii textuale

National audienceEforturile de cercetare în ceea ce priveşte analiza complexităţii textuale automate se concentrează în principal asupra limbii engleze, în prezent existând doar câteva adaptări pentru alte limbi. Pornind de la un fundament solid în ceea ce priveşte analiza discursului şi analiza complexităţii textuale bazată pe un model de evaluare validat pentru limba engleză, în lucrarea de faţă introducem un model de analiză textuală pentru limba franceză antrenat pe 200 de documente extrase din manuale şcolare franţuzeşti, pre-clasificate în cinci clase de complexitate textuală. Factorii de analiză acoperă o multitudine de dimensiuni şi sunt distribuiţi în următoarele categorii principale: de suprafaţă, factori specifici analizei sintactice, morfologice, semantice şi analiza discursului, metrici care ulterior sunt combinate prin intermediul maşinilor cu vector suport (Support Vector Machines – SVM) pentru îmbunătăţirea preciziei. La nivel global, adiţional faţă de factorii pur cantitativi de suprafaţă, anumite părţi de vorbire şi diverse metrici de coeziune s-au dovedit a fi predictori de încredere raportat la nivelul de dificultate al materialelor şcolare, creând astfel o bază consistentă pentru a construi modele de încredere de evaluare automată a complexităţii textuale franceze. Cuvinte cheie coeziunea textelor, evaluarea complexităţii textuale, lizibilitatea, metode kernel, maşini cu vector suport (Support Vector Machines) Clasificare ACM I.2.7 Natural Language Processing. INTRODUCERE Notarea automată a eseurilor, identificarea de modele şi şabloane textuale sau evaluarea dificultăţii textelor reprezintă subiecte de interes în prezent în domeniul analizei textuale, a căror aplicabilitate se adresează atât mediilor academice, cât şi celor comerciale, din prisma alinierii optime la nivelul de înţelegere al cursanţilor. Pe de-o parte, grupurile de cercetare se concentrează pe analiza şi inter-conectarea volumelor mari de texte extrase din web-ul social într-o continuă extindere, în timp ce piaţa comercială este axată pe dezvoltarea de instrumente de analiză care ar putea îmbunătăţi predicţia nivelului de înţelegere şi ar putea induce un control mai bun al fluxului de informaţii de la sursă către publicul ţintă. Un dezavantaj major al eforturilor de analiză automată a complexităţii textuale provine din lipsa de conţinut suficient în cazul unor limbi precum limba franceză, în comparaţie cu limbile pentru care există astfel de resurse (spre ex., engleza). Prin urmare, analiza multi-linguală a complexităţii textuale este încă un domeniu puţin explorat care ar putea reliefa rezultate surprinzătoare raportat la următoarele dimensiuni ale evaluării: complexitatea vocabularului, morfologia şi structura discursului. Indiferent de nivelul de analiză adresat, scopul final presupune îmbunătăţirea nivelului de înţelegere al cursanţilor

Analiza automată a materialelor şcolare franceze din prisma complexităţii textuale

National audienceEforturile de cercetare în ceea ce priveşte analiza complexităţii textuale automate se concentrează în principal asupra limbii engleze, în prezent existând doar câteva adaptări pentru alte limbi. Pornind de la un fundament solid în ceea ce priveşte analiza discursului şi analiza complexităţii textuale bazată pe un model de evaluare validat pentru limba engleză, în lucrarea de faţă introducem un model de analiză textuală pentru limba franceză antrenat pe 200 de documente extrase din manuale şcolare franţuzeşti, pre-clasificate în cinci clase de complexitate textuală. Factorii de analiză acoperă o multitudine de dimensiuni şi sunt distribuiţi în următoarele categorii principale: de suprafaţă, factori specifici analizei sintactice, morfologice, semantice şi analiza discursului, metrici care ulterior sunt combinate prin intermediul maşinilor cu vector suport (Support Vector Machines – SVM) pentru îmbunătăţirea preciziei. La nivel global, adiţional faţă de factorii pur cantitativi de suprafaţă, anumite părţi de vorbire şi diverse metrici de coeziune s-au dovedit a fi predictori de încredere raportat la nivelul de dificultate al materialelor şcolare, creând astfel o bază consistentă pentru a construi modele de încredere de evaluare automată a complexităţii textuale franceze. Cuvinte cheie coeziunea textelor, evaluarea complexităţii textuale, lizibilitatea, metode kernel, maşini cu vector suport (Support Vector Machines) Clasificare ACM I.2.7 Natural Language Processing. INTRODUCERE Notarea automată a eseurilor, identificarea de modele şi şabloane textuale sau evaluarea dificultăţii textelor reprezintă subiecte de interes în prezent în domeniul analizei textuale, a căror aplicabilitate se adresează atât mediilor academice, cât şi celor comerciale, din prisma alinierii optime la nivelul de înţelegere al cursanţilor. Pe de-o parte, grupurile de cercetare se concentrează pe analiza şi inter-conectarea volumelor mari de texte extrase din web-ul social într-o continuă extindere, în timp ce piaţa comercială este axată pe dezvoltarea de instrumente de analiză care ar putea îmbunătăţi predicţia nivelului de înţelegere şi ar putea induce un control mai bun al fluxului de informaţii de la sursă către publicul ţintă. Un dezavantaj major al eforturilor de analiză automată a complexităţii textuale provine din lipsa de conţinut suficient în cazul unor limbi precum limba franceză, în comparaţie cu limbile pentru care există astfel de resurse (spre ex., engleza). Prin urmare, analiza multi-linguală a complexităţii textuale este încă un domeniu puţin explorat care ar putea reliefa rezultate surprinzătoare raportat la următoarele dimensiuni ale evaluării: complexitatea vocabularului, morfologia şi structura discursului. Indiferent de nivelul de analiză adresat, scopul final presupune îmbunătăţirea nivelului de înţelegere al cursanţilor

ReaderBench, an Environment for Analyzing Text Complexity and Reading Strategies

Session: Educational Data MiningInternational audienceReaderBench is a multi-purpose, multi-lingual and flexible environment that enables the assessment of a wide range of learners' productions and their manipulation by the teacher. ReaderBench allows the assessment of three main textual features: cohesion-based assessment, reading strategies identification and textual complexity evaluation, which have been subject to empirical validations. ReaderBench covers a complete cycle, from the initial complexity assessment of reading materials, the assignment of texts to learners, the capture of metacognitions reflected in one's textual verbalizations and comprehension evaluation, therefore fostering learner's self-regulation process

Online Knowledge Communities as Student-Centered Open Learning Environments: How Likely Will They Be to Integrate Learners as New Members?

Using online knowledge communities (OKCs) from the Internet as studentcentered, open learning environments (SCOLEs) poses the question how likely these communities will be to integrate learners as new members. This premise of learning in SCOLEs is analyzed in the current study. Based on the approaches of voices interanimation and polyphony, a natural language processing tool was employed for dialog analysis in integrative vs. non-integrative blog-based OKCs. Three dialog dimensions were identified: participants’ individual content-oriented contribution, social contribution, and their position within the social network. Hierarchical clusters built upon these dimensions reflect sociocognitive structures including central, regular and peripheral OKC members. OKCs with a stronger layer of regular members appear more likely to integrate new members, whereas OKCs with a stronger layer of peripheral members appear less likely to do so. Consequently, the study suggests an automated prediction method of OKC integrativity that may sustain the educational use of OKCs

Analiza automată a auto-explicațiilor

International audienceAuto-explicațiile reprezintă verbalizări pe care un cititor și le formulează în timpul lecturii unui text în vederea înțelegerii mai eficiente a conținutului. Sistemul implementat este proiectat să analizeze în mod automat aceste explicații, permițându-i astfel profesorului să evalueze mai în detaliu nivelul de înțelegere al materialelor citite; implementări similare există doar pentru limba engleză. Lucrarea de faţă prezintă pe scurt arhitectura aplicației și tehnologiile folosite în implementare și descrie modul în care s-a realizat evaluarea verbalizărilor. Metoda propusă se bazează pe tehnici specifice de prelucrare a limbajului natural adaptate pentru limba franceză și se adresează utilizării în clasele din școala primară. În plus, în cadrul procesului de analiză am integrat o euristică proprie la nivel de concepte pentru a putea evalua similaritatea dintre textele inițiale și verbalizările elevilor

Analiza stărilor emoționale induse de citirea unei știri utilizând Analiza Semantică Latentă

International audienceEmoţiile pot fi identificate atât în comunicarea verbală cât şi în cea scrisă. Dacă în primul caz pot fi identificate mai ușor datorită unor trăsături specifice comunicării verbale (limbajul corpului, tonul vocii sau inflexiuni), în al doilea caz regăsirea acestora poate fi o adevărată provocare. Aşadar, propunem o metodă inedită de analiză automată a emoţiilor transmise prin intermediul comunicării scrise, mai exact, determinarea stării emoţionale a unei persoane în urma citirii unei ştiri. Cu alte cuvinte, scopul nostru este de a determina cum citirea unei ştiri afectează starea emoţională a cititorului şi să ajustăm aceste valori pe baza stării emoţionale curente a acestuia. Dintr-o perspectivă mai tehnică, sistemul dezvoltat (Emo2 – Emotions Monitor) combină o abordare independentă de context (evaluarea efectivă a ştirii utilizând tehnici de prelucrare a limbajului natural) cu influenţele determinate de starea emoţională curentă a utilizatorului. Astfel, scopul metodei propuse este de a obţine o estimare a stării emoţionale finale a utilizatorului cât mai apropiată de cea reală

Predicting Comprehension from Students’ Summaries

International audienceComprehension among young students represents a key component of their formation throughout the learning process. Moreover, scaffolding students as they learn to coherently link information, while organically construct- ing a solid knowledge base, is crucial to students’ development, but requires regular assessment and progress tracking. To this end, our aim is to provide an automated solution for analyzing and predicting students’ comprehension levels by extracting a combination of reading strategies and textual complexity factors from students’ summaries. Building upon previous research and enhancing it by incorporating new heuristics and factors, Support Vector Machine classification models were used to validate our assumptions that automatically identified reading strategies, together with textual complexity indices applied on students’ summaries, represent reliable estimators of comprehension