| Summary: | A escrita é uma forma de registro da expressão humana. Durante a escrita são expressos fatos e opiniões, posteriormente armazenados em sistemas de informação. As plataformas de e-learning são ambientes educacionais de ensino à distância e exemplo de sistemas de informação que armazenam fatos e opiniões. Um caso específico de ambiente de e-learning é o MOOC (Massive Open Online Course). O objetivo desta pesquisa é combinar quatro API (Interface de programação de aplicativo) de análise de sentimento, nomeadas Amazon Comprehend, Google Natural Language, IBM Watson Natural Language Understanding e Microsoft Text Analytics e criar a média ponderada dos scores destas APIs para efetuar a análise da polaridade do sentimento em um ambiente MOOC. Outro objetivo desta pesquisa é estudar se existe relação entre a polaridade de sentimento expressa nas intervenções online e o aproveitamento acadêmico dos participantes em MOOC da Universidade Aberta de Portugal. A pesquisa cita e discute os trabalhos relacionados, classificados por abordagens técnicas. A solução é demonstrada com etapas bem definidas tanto do ponto de vista científico quanto do ponto de vista metodológico. É utilizada uma visão científica positivista, com análise racional e qualitativa de dados experimentais, coletados de sistemas de informação e aplicados a um ambiente já operacional. A pesquisa é avaliada em termos de revocação (recall) e precisão da análise algorítmica de sentimentos, confrontada com sentimentos classificados de forma qualitativa por humanos. As conclusões apontam que o método de análise combinada da polaridade de sentimento é válido para efetuar medidas precisas de polaridade de sentimento no ambiente MOOC e que não existe relação direta entre a polaridade de sentimento e o aproveitamento acadêmico dos participantes em MOOC da Universidade Aberta de Portugal.
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