JEDi – Um Jogo Educacional Digital para Apoiar a Capacitação Discente na Identificação de Fake News Escritas em Língua Portuguesa: Estudos de Caso nos Ensinos Médio e Superior
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2021.29.0.634Keywords:
Educação Midiática, Jogos Educacionais Digitais, Detecção de Fake NewsAbstract
Uma das estratégias para combater o crescente problema das fake news é capacitar pessoas para identificar esse tipo de notícia. Embora existam iniciativas em que tal capacitação é apoiada por jogos educacionais digitais (JED), os JED utilizados não dispõem de notícias escritas em Língua Portuguesa. Para suprir esta lacuna, o artigo apresenta o JEDi, um JED voltado à capacitação de estudantes na identificação de notícias falsas, divulgadas de forma intencional e no idioma português. O JEDi se desenrola em um tabuleiro a ser percorrido pelos jogadores na medida em que esses conseguem discernir entre notícias verdadeiras e falsas. Vence a partida, o jogador que alcançar o final do tabuleiro primeiro. A ideia é que, na medida em que joguem diversas partidas, os jogadores desenvolvam a capacidade de reconhecer notícias falsas. Ao persistir os resultados individuais dos jogadores, o JEDi permite analisar, com
técnicas de mineração de dados, o desempenho longitudinal de cada jogador e, portanto, sua efetividade como jogo na capacitação para reconhecer fake news. O artigo relata a aplicação do JEDi em um estudo de caso com alunos do Ensino Médio e outro com alunos da Educação Superior. Resultados quantitativos e qualitativos obtidos nos dois estudos apontam para a efetividade do JEDi como instrumento de capacitação na identificação de fake news.
Descargas
Citas
Abreu, P. M. R., Berwanger, P. M., & Costa, R. B. (2018). Gameficação e as fakenews: uma análise do jogo cheque isso! Projeção e Docência, 9(2), 167–177. [GS Search]
Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Sigmod Rec., 22(2), 207–216. doi: 10.1145/170035.170072 [GS Search]
Ajao, O., Bhowmik, D., & Zargari, S. (2019, May). Sentiment aware fake news detection on online social networks. In ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speechand Signal Processing (ICASSP) (pp. 2507–2511). doi: 10.1109/ICASSP.2019.8683170 [GS Search]
Antonialli, F., Antonialli, L., & Antonialli, R. (2017). Usos e abusos da escala likert: estudo bibliométrico nos anais do enanpad de 2010 a 2015. , 22(4), 1–19. [GS Search]
Auberry, K. (2018). Increasing students’ ability to identify fake news through information literacy education and content management systems. The Reference Librarian, 59(4), 179–187. doi: 10.1080/02763877.2018.1489935 [GS Search]
Bezerra, E. (2007). Princípios de análise e projeto de sistema com UML (Vol. 2). Rio de Janeiro: Elsevier. [GS Search]
Campan, A., Cuzzocrea, A., & Truta, T. M. (2017). Fighting fake news spread in online social networks: Actual trends and future research directions. In 2017 IEEE International Con onBig Data (Big Data) (pp. 4453–4457). doi: 10.1109/BigData.2017.8258484 [GS Search]
Castelo, S., Almeida, T., Elghafari, A., Santos, A., Pham, K., Nakamura, E., & Freire, J. (2019). A topic-agnostic approach for identifying fake news pages. In Companion Proceedings of The 2019 World Wide Web Conference (pp. 975–980). New York, NY, USA: ACM. doi: 10.1145/3308560.3316739 [GS Search]
Conroy, N., Rubin, V., & Chen, Y. (2015). Automatic deception detection: Methods for finding fake news. Association for Information Science and Technology, 52, 1-4. doi: 10.1002/pra2.2015.145052010082 [GS Search]
Empirico, S. (1997). Hipotiposes pirrônicas livro i (tradução de danilo marcondes). O que nos faz pensar, 9(12), 115–122. Retrieved from [Link]
Faceli, K., Lorena, A., Gama, J., & De Carvalho, A. (2011). Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. LTC. Retrieved from [link]
Flintham, M., Karner, C., Bachour, K., Creswick, H., Gupta, N., & Moran, S. (2018). Falling for fake news: Investigating the consumption of news via social media. In Proceedings of the 2018 CHI Con on Human Factors in Computing Systems (pp. 376:1–376:10). New York, NY, USA: ACM. doi: 10.1145/3173574.3173950 [GS Search]
Francesco, N. N., & Leone, S. D. (2020). 1. educação midiática contra "fake news". Revista Científica UMC, 5(1), 1–15. Retrieved from [link]
Freire, P., & Goldschmidt, R. (2020). Combatendo fake news nas redes sociais via crowd signals implícitos. In Anais do XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (pp. 424–435). RS, Brasil: SBC. doi: 10.5753/eniac.2019.9303 [GS Search]
Freire, P. M. S., & Goldschmidt, R. R. (2019). Uma introdução ao combate automático às fake news em redes sociais virtuais. In Tópicos de Gerenciamento de Dados e Informação (pp. 38–67). Fortaleza, CE, Brazil: SBC. doi: 10.5753/sbbd.2019 [GS Search]
Golbeck, J., et al. (2018). Fake news vs satire: A dataset and analysis. In Proceedings of the 10th ACM Con on Web Science (pp. 17–21). New York, NY, USA: ACM. doi: 10.1145/3201064.3201100 [GS Search]
Goldschmidt, R., Bezerra, E., & Passos, E. (2015). Data mining: Conceitos, técnicas, algoritmos, orientações e aplicações. Rio de Janeiro: Elsevier.
Krawczyk, N. (1999). A gestão escolar: um campo minado... Análise das propostas de 11 municípios brasileiros. Educação & Sociedade, 20(67), 112 - 149. doi: 10.1590/S0101-73301999000200005 [GS Search]
Magalhães, M. N., & Lima, A. C. P.(2010). Noções de probabilidade e estatística. São Paulo: USP.
Marwick, A., & Lewis, R. (2017). Media manipulation and disinformation online. New York: Data & Society Research Institute. Retrieved from [Link]
McGuire, W. J. (1964). Some contemporary approaches. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social psychology (Vol. 1, p. 191 - 229). Elsevier. doi: 10.1016/S0065-2601(08)60052-0 [GS Search]
Mejova, Y., & Kalimeri, K. (2020). Advertisers jump on coronavirus bandwagon: Politics, news, and business. ArXiv, 2003.00923, 1–11. Retrieved from [link]
Musgrove, A. T., Powers, J. R., Rebar, L. C., & Musgrove, G. J. (2018). Real or fake? resources for teaching college students how to identify fake news. College & Undergraduate Libraries, 25(3), pp. 243–260. doi: 10.1080/10691316.2018.1480444 [GS Search]
Mustafaraj, E., & Metaxas, P. T. (2017, June). The fake news spreading plague:was it preventable? InWeb science con (p. 235-239). doi: 10.1145/3091478.3091523 [GS Search]
Nascimento, C. E. G. (2020). Fake news, mentira organizada e educação: Uma reflexão a partir do pensamento de hammah arendt. Revista Docência e Cibercultura, 4, 243–263. doi: 10.12957/redoc.2020.47553 [GS Search]
Passos, C., Fernandes, I., & Goldschmidt, R. (2019). Elaboração e avaliação de projeto de aprendizagem apoiado em jogos educacionais digitais: Um relato de experiência com alunos em alfabetização. In Proceedings of the Brazilian Symposium on Computers in Education(Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE) (p. 674). SBC. doi: 10.5753/cbie.sbie.2019.674 [GS Search]
Paz, D. P., Franco, M., de Castro Bertagnolli, S., & Costa, H. J. (2018). Desenvolvimento e avaliação de um jogo digital educacional sobre aspectos socioculturais de países hispano falantes. In Proceedings of the Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileirode Informática na Educação - SBIE) (p. 795). doi: 10.5753/cbie.sbie.2018.795 [GS Search]
Reis, J. C. S., Correia, A., Murai, F., Veloso, A., & Benevenuto, F. (2019). Explainable machine learning for fake news detection. In Proceedings of the 10th ACM Conference on WebScience (p. 17–26). New York, NY, USA: ACM. doi: 10.1145/3292522.3326027 [GS Search]
Rodrigues, J. G. (2013). O relativismo acerca da verdade refuta-se a si mesmo? Revista Portuguesa de Filosofia, 69(3/4), 777–806. Retrieved from [Link]
Roozenbeek, J., & van der Linden, S. (2019a). The fake news game: actively inoculating against the risk of misinformation. Journal of Risk Research, 22(5), 570-580. doi: 10.1080/13669877.2018.1443491 [GS Search]
Roozenbeek, J., & van der Linden, S. (2019b). Fake news game confers psychological resistance against online misinformation. Palgrave Communications, 5(1), 65. doi: 10.1057/s41599-019-0279-9 [GS Search]
Savi, R., Wangenheim, C., & Borgatto, A. (2011). Um modelo de avaliação de jogos educacionaisna engenharia de software. Proceedings of the 25th Brazilian Symposium on SoftwareEngineering (SBES). SBC. doi: 10.1109/SBES.2011.27 [GS Search]
Sharma, K., Qian, F., Jiang, H., Ruchansky, N., Zhang, M., & Liu, Y. (2019). Combating fake news: A survey on identification and mitigation techniques. ACM Trans. Intell. Syst. Technol., 10(3), 21:1–21:42. doi: 10.1145/3305260 [GS Search]
Shu, K., Sliva, A.,Wang, S., Tang, J., & Liu, H. (2017). Fake news detection on social media: A data mining perspective. SIGKDD Explor. Newsl., 19(1), 22–36. doi: 10.1145/3137597.3137600 [GS Search]
Silva, F. (2020). FakeNewsSetGe: um processo para construção de datasets que viabilizem a comparação entre métodos de detecção de fake news baseados em diferentes demandas de informação. Mestrado em sistemas e computação, Instituto Militar de Engenharia (IME), Rio de Janeiro, Brasil. Retrieved from [Link]
Sponholz, L. (2009). O que é mesmo um fato? conceitos e suas conseqüências para o jornalismo.In Revista galáxia (p. 56-69). PUC-SP. Retrieved from [link]
UNESCO (2016). Marco de avaliação global da alfabetização midiática e informacional (ami): disposição e competências do país. Cetic.br. Retrieved from [Link]
UNESCO (2019). Jornalismo, fake news desinformação - manual para educação e treinamento em jornalismo. Author. Retrieved from [Link]
Vosoughi, S., Mohsenvand, M. N., & Roy, D. (2017). Rumor gauge: Predicting the veracity of rumors on twitter. ACM Trans. Knowl. Discov. Data, 11(4), 50:1–50:36. 10.1145/3070644 [GS Search]
Wang, P., Angarita, R., & Renna, I. (2018). Is this the era of misinformation yet: Combining social bots and fake news to deceive the masses. In Companion proceedings of the the web con 2018 (pp. 1557–1561). Republic and Canton of Geneva, Switzerland: International WorldWideWeb Con Steering Committee. 10.1145/3184558.3191610 [GS Search]
Zhou, X., & Zafarani, R. (2020). Fake news: A survey of research, detection methods, and opportunities. ACM Computing Surveys, 53(5), 1-40. doi: 10.1145/3395046 [GS Search]
Zhou, X., Zafarani, R., Shu, K., & Liu, H. (2019). Fake news: Fundamental theories, detection strategies and challenges.In WSDM ’19: Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (pp. 836–837). NY, USA: ACM. doi: 10.1145/3289600.3291382 [GS Search]
Archivos adicionales
Published
Cómo citar
Issue
Section
Licencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
