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Titulo Técnicas de Análise de Sentimento no Contexto Educacional: um Estudo Comparativo Subtítulo Autor RAFAEL GOMES LOPES Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Resumo A crescente adoção de ambientes virtuais de aprendizagem tem gerado um grande volume de interações textuais entre estudantes e docentes, tornando inviável o acompanhamento manual do feedback discente em larga escala. Nesse contexto, a análise de sentimentos surge como uma ferramenta promissora para apoiar intervenções pedagógicas proativas. Este trabalho realiza um estudo comparativo entre diferentes técnicas de análise de sentimento aplicadas ao domínio educacional, confrontando abordagens léxicas consolidadas (TextBlob e VADER), um modelo especialista treinado especificamente para esse domínio (Pred-inter) e um modelo discriminativo baseado em Transformers disponibilizado pela biblioteca Hugging Face. O estudo utiliza o dataset Stanford MOOCPosts, composto por mensagens de fóruns educacionais rotuladas manualmente em uma escala de sentimento. As saídas das ferramentas foram normalizadas para permitir comparações diretas, sendo avaliadas por meio de métricas quantitativas, como acurácia global e erro médio absoluto, além de uma análise qualitativa das divergências. Os resultados demonstram desempenho amplamente superior do modelo especialista, confirmando a relevância da adaptação de domínio. As abordagens léxicas apresentaram resultados intermediários, enquanto o modelo baseado em Transformers, apesar de seu sucesso em domínios gerais, mostrou desempenho insatisfatório no contexto educacional analisado. Por fim, discute-se a viabilidade do uso de grandes modelos de linguagem, destacando limitações práticas e desafios para sua aplicação efetiva. Palavras-Chave Análise de Sentimentos; Educação; Processamento de Linguagem Natural; Learning Analytics; Adaptação de Domínio.