Appication of machine learning algorithms in the Classification of Specialized Knowledge of Physics Teachers

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i11.10584

Keywords:

Machine learning; Knowledge classification; PTSK; Doc2vec; J48.

Abstract

The success of Artificial Intelligence has attracted researchers from different areas to use computational techniques in tasks of extracting knowledge from unstructured data, such as textual documents, presenting itself as a possible solution for the classification of Specialized Knowledge of Physics Teachers , which consists of an analytical tool that describes the Knowledge of Physics (PK) and Didactic knowledge of Content (PCK), considered very important to assist in the identification and analysis of knowledge mobilized by teachers in their teaching practices. However, the task of identifying and classifying knowledge present in textual documents presents some challenges, such as: investigating textual documents is laborious, time-consuming and involves the labor of specialized people. In this sense, the objective of the research is to analyze the effectiveness of the algorithms used in the automatic classification of Expert Knowledge of Physics Teachers (PTSK) in texts from a previously classified database. The methodological approach is quantitative, exploratory and applied to predict the class Knowledge of Physics (PK) or Didactic Knowledge of Content (PCK) to characterize knowledge. For this, two algorithms were used: doc2vec and J48 and the results were analyzed based on the results achieved in the validation metrics. The best result was achieved with doc2vec, obtaining an 88% success rate. Based on the results achieved, it can be concluded that the strategy of using artificial intelligence for the automatic classification of knowledge of Physics teachers is a plausible solution.

Author Biography

Geison Jader Mello, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso

Possui Licenciatura Plena em Ciências Naturais e Matemática - Habilitação em Física (2008), Mestrado (2010) e Doutorado (2013) ambos pelo Programa de Pós-Graduação Física Ambiental (PGFA), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), em Mudanças Climáticas Globais com enfoque em Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não Lineares. Atualmente é professor de Física no Campus Cuiabá do Instituto Federal de Mato Grosso (CBA IFMT), Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação em Ensino - Mestrado Acadêmico (PPGEn IFMT) e do Programa de Pós-Graduação em Educação Profissional e Tecnológica - Mestrado Profissional (ProfEPT IFMT). (Texto informado pelo autor)

 

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Published

05/12/2020

How to Cite

MASCARENHAS, T. A. T. .; MORIEL JUNIOR , J. G. .; GOMES, R. de S. R. .; MELLO, G. J. Appication of machine learning algorithms in the Classification of Specialized Knowledge of Physics Teachers. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 11, p. e86191110584, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i11.10584. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/10584. Acesso em: 25 nov. 2024.

Issue

Section

Education Sciences