Defesa de Dissertação de Mestrado N.º 570 - Janderson Jason Barbosa Aguiar, em 25/08, às 14hs

postado em 10 de ago de 2015 11:39 por Franklin de Souza Ramalho
Candidato: Janderson Jason Barbosa Aguiar
Título do trabalho: Recomendação de Objetos de Aprendizagem baseada em Estilos de Aprendizagem e Traços de Personalidade
Orientador(es): Evandro de Barros Costa e Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo

Data: 25/08/2015
Horário: 14 h
Local: 
Auditório do CEEI

Banca examinadora:
Evandro de Barros Costa e Joseana Macêdo Fechine Régis de Araújo (Orientadores), Fabiano Azevedo Dorça (UFU — Universidade Federal de Uberlândia), Patrick Henrique da Silva Brito (UFAL — Universidade Federal de Alagoas), Leandro Balby Marinho (UFCG), José Eustáquio Rangel de Queiroz (UFCG).

Resumo: Os Objetos de Aprendizagem (OA) utilizados em cursos presenciais ou à distância são armazenados em ambientes computacionais usados no processo de ensino–aprendizagem, com tendência de crescimento da sua quantidade com o passar do tempo. Apesar dos Sistemas de Recomendação (SR) serem atualmente utilizados com sucesso para recomendar itens em vários domínios, o contexto educacional possui particularidades que tornam ainda mais desafiadora a criação desses sistemas. A Personalidade — que pode ser definida como um padrão de comportamento consistente originado internamente no indivíduo — influencia o processo de tomada de decisão. Além disso, há preocupação com os Estilos de Aprendizagem (EA), a partir dos quais os aprendizes percebem, processam e retêm as informações. Diante do exposto, a pesquisa ora descrita visa propor um modelo de Sistema de Recomendação Educacional (SRE) utilizando os conceitos de EA e Personalidade na construção do perfil dos discentes, para realizar uma seleção personalizada de OA a serem recomendados. Embora ainda seja desafiador criar SRE envolvendo a extração e inserção dos conceitos psicológicos comentados, nesta dissertação é apresentado e avaliado um modelo que recomenda OA, seguindo o padrão IEEE LOM, a partir da extração dos EA via inventário ILS (Index of Learning Styles) e da extração dos Traços de Personalidade (TP) via Five Labs, ferramenta online de análise semântica de postagens do Facebook. Considerando métricas utilizadas em SR, um experimento realizado com alunos de Ciência da Computação indicou que o modelo proposto proporcionou resultados, em sua maioria, melhores, ou, no mínimo, similares, em comparação a outras abordagens de recomendação pesquisadas. Portanto, a abordagem proposta se mostra promissora para recomendação personalizada de conteúdo no âmbito educacional.
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