Resumo: Nos últimos anos, o Comprometimento Cognitivo Leve (CCL) tem recebido bastante atenção, uma vez que pode representar um estado pré-clínico da Doença de Alzheimer (DA). Na distinção entre idosos saudáveis (CTL) e pacientes com CCL, ferramentas de análise automática do discurso têm sido aplicadas a transcrições de narrativas em inglês e em português brasileiro. No entanto, a ausência da segmentação dos limites da sentença em transcrições impede a aplicação direta de métodos que empregam essas pontuações para o uso correto de ferramentas, como taggers e parsers. Segundo nosso conhecimento, há poucos estudos avaliando a segmentação automática de sentenças em transcrições de testes neuropsicológicos. O propósito deste estudo é investigar o impacto do método DeepBond para segmentação automática de sentenças em nove métricas de complexidade sintática extraídas de transcrições de CTL e de pacientes com CCL.

Abstract: In recent years, Mild Cognitive Impairment (MCI) has received a great deal of attention, as it may represent a pre-clinical state of Alzheimer's disease (AD). In the distinction between healthy elderly (CTL) and MCI patients, automated discourse analysis tools have been applied to narrative transcripts in English and in Brazilian Portuguese. However, the absence of sentence boundary segmentation in transcripts prevents the direct application of methods that rely on these marks for the correct use of tools, such as taggers and parsers. To our knowledge, there are only a few studies evaluating automatic sentence segmentation in transcripts of neuropsychological tests. The purpose of this study is to investigate the impact of the automatic sentence segmentation method DeepBond on nine syntactic complexity metrics extracted of transcripts of CTL and MCI patients.

Resumo O Teste Adaptativo Computadorizado Multidimensional (MCAT), baseado na Teoria de Resposta ao Item Multidimensional (MIRT), considera as múltiplas habilidades do examinado em testes educacionais. Nesse contexto, o presente artigo: (i) traz subsídios teóricos e metodológicos sobre MCATs com propósitos educacionais e (ii) aborda vantagens e desvantagens da aplicação em cenários educacionais. A revisão da literatura aponta que o MCAT é adequado para testes computadorizados com múltiplas habilidades, administrando um número menor de itens do que os testes tradicionais.

Abstract The Multidimensional Computer Adaptive Test (MCAT) based on the Multidimensional Item Response Theory (MIRT) considers multiple skills in educational tests. The purpose of this paper is (i) to present theoretical and methodological support on the educational purposes of MCATs, and (ii) address the advantages and disadvantages of their application in educational tests. The literature review indicates that the MCAT is suitable for computerized tests with multiple skills, administering a smaller number of items than the traditional tests.

Resumen El Test Adaptativo Computarizado Multidimensional (MCAT) basado en la Teoría de la Respuesta al Ítem Multidimensional (MIRT) considera las múltiples habilidades en las evaluaciones educativas. En este contexto, el presente artículo (i) presenta base teórica y metodológica sobre los MCATS educativos y (ii) se refiere a las ventajas y desventajas de la aplicación en escenarios educativos. Los resultados presentados en la literatura muestran que el MCAT es adecuado para pruebas computarizadas con múltiples habilidades, con un número menor de ítems del que tienen las pruebas tradicionales.

Com o intuito de avaliar a submissão de consultas em língua natural, especificamente em português, a máquinas de busca na Web, e contrastar com as consultas por palavras-chave, realizou-se um experimento com alunos, professores e funcionários de uma universidade brasileira. Particularmente, analisaram-se as consultas para verificar se os usuários expressavam bem seus objetivos em palavras-chave; como expressariam seus objetivos em língua natural, caso esta possibilidade fosse oferecida; se as consultas em língua natural forneciam informações que pudessem facilitar a recuperação de informação. O pedido de colaboração foi enviado a 440 pessoas de um instituto de computação da universidade. Foram obtidas 63 consultas, correspondentes a 42 objetivos. Observou-se que, para o item a, na maioria dos casos (71,43%), as consultas por meio de palavras-chave não trazem todas as informações declaradas importantes no objetivo; para o item b as consultas foram feitas por meio de perguntas (71,87%), afirmações (18,75%) e ordens (9,37%); e, para o item c todas as perguntas diretas deixavam claro o objetivo da consulta já com a primeira palavra da frase, ou com as duas ou três primeiras, com exceção das iniciadas pela palavra "qual".

In order to evaluate the use of natural language, specifically Portuguese, in queries of Web search engines, and to contrast it with queries expressed as keywords we carried out an experiment with students and staff of a Brazilian university. Particularly, this experiment was set up to verify: if users convey well their objectives using keywords; b) how users would convey their objectives using natural language if this option was available in search engines; and c) if queries in natural language would improve information retrieval. The data for this experiment were gathered from the response to a consultation via e-mail to students and staff of a Computing Institute of the university (the e-mail message was sent to about 440 people). We gathered 63 queries which corresponded to 42 objectives. The results may be summarized as follows: for item a, most queries (71,43%), using keywords do not bring all the information regarded as important; for item b, the queries were conveyed as questions (71,87%), statements (18,75%) and orders (9,37%); and for item c, all the direct questions made explicit the objective using only the first word of the sentence or using two or three words, except in the case of which-type questions.