(untitled) (Revista de Ciências Agroveterinárias, 2025)
A ciência de dados utiliza métodos estatísticos e ferramentas computacionais para extrair conhecimento a partir de dados ou informações sobre um determinado assunto de forma automatizada. No contexto educacional a automação da correção de provas proporciona maior eficiência e precisão, sendo especialmente relevante nas ciências sociais e agrárias, onde o volume de alunos, de questões e a necessidade de correção rápida são eventos frequentes. Assim, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de automação chamado AutoCorrect, utilizando Python e hospedagem Web para a correção de provas acadêmicas. O mecanismo permite a geração de provas personalizadas, com gabaritos aleatórios, e realiza a correção automática das respostas submetidas, otimizando significativamente o processo de avaliação. A metodologia incluiu o uso de bibliotecas específicas do Python, como Pandas, Numpy e Matplotlib, para o processamento de dados, análise estatística e visualização gráfica. Para tanto, foi realizada uma aplicação prática em turmas dos cursos de Agronomia e Medicina veterinária, nas quais os alunos responderam às provas geradas. As respostas dos alunos foram comparadas diretamente com o gabarito fornecido pelos professores, o que resultou na geração automática das pontuações de cada estudante, baseadas em seus acertos e erros. Além disso, o sistema permitiu a análise detalhada das notas por meio de medidas descritivas, como média, desvio padrão da média, variância e assimetria, oferecendo uma visão clara do desempenho da turma. Gráficos complementares foram gerados para facilitar a visualização da distribuição das notas e do desempenho individual em relação à média geral. A integração da ciência de dados com ferramentas computacionais como Python e hospedagem web, não apenas otimizam o processo de correção de provas, mas também fornecem maior clareza e agilidade à análise do desempenho dos alunos. O sistema AutoCorrect apresenta-se como uma ferramenta eficiente e inovadora para várias áreas da educação, especialmente nas ciências agrárias e sociais.