Índices de bem-estar para sistemas de avaliação
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/1822/82762 |
Resumo: | Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Informática |
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Índices de bem-estar para sistemas de avaliaçãoAnálise de dadosDashboardingIndicadores para melhoria do ensinoÍndices de bem-estarSistemas de avaliação de conhecimentoDashboardingData analysisIndicators for teaching improvementKnowledge assessment systemsWell-being indexesEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia InformáticaOs índices são uma excelente ferramenta de comunicação, dada a sua simplicidade, a sua facilidade em compactar a informação e em simplificar medidas complexas. O facto dos índices compostos permitirem a divisão em várias dimensões e associar-lhes ponderações torna a sua compreensão mais simples. O aumento da sua utilização vem justificar a sua versatilidade, visto que, são utilizadas nas mais variadas áreas, desde a saúde até à educação. No enorme espetro da aplicação dos índices enquadram-se os de bem-estar, que são usualmente utilizados para prever o impacto de programas e medidas construídas, tendo em conta as suas necessidades de implementação. Com o passar do tempo esta gama de índices foi sendo aplicada em vários outros domínios como, por exemplo, a progressão social ou a economia. Nesta dissertação foi desenvolvido um sistema de índices baseado na utilização de um tutor inteligente, cujo principal objetivo é ajudar alunos e professores fornecendo um sistema personalizado de formação e de avaliação de conhecimento multidisciplinar. Os alunos podem recorrer a este tutor para realizar várias atividades relacionadas com a aferição do conhecimento que possuem num dado domínio de estudo. Alguma da informação mais relevante que deriva dessa utilização é armazenada num Data Warehouse, que a manterá de acordo com as dimensões de análise do índice. Posteriormente, os dados destas dimensões são trabalhados de acordo com três métodos distintos: um sistema de equalização regular (Equalizador), no qual o utilizador define os pesos de aferição como desejar, o Analytical Hierarchy Process, em que o utilizador estabelece comparações entre todas as dimensões que originam os seus pesos e, por fim, através da classificação individual, na qual o utilizador classifica cada dimensão consoante uma escala e a sua opinião pessoal.Indexes are an excellent communication tool, given their simplicity, their ease of compressing information and simplifying complex measurements. The fact that composite indexes allow the division into several dimensions and associate weights to them makes their understanding easier. The increase in their use justifies their versatility, as they are used in the most varied areas, from health to education. In the enormous spectrum of application of the indexes, wellbeing is included, which are usually used to predict the impact of programs and measures built taking into account the needs presented by those targeted by the index. Over time, this range of indexes was applied to various other domains, such as social progression or economics. In this dissertation, an index system based on the use of an intelligent tutor was developed, whose main objective is to help students and teachers by providing a personalized system for training and evaluating multidisciplinary knowledge. Students use the smart tutor to perform various activities, including answering quizzes. Some of the most relevant information deriving from this use is stored in a Data Warehouse. All these data will result in the constituent dimensions of the index that allow revealing knowledge and attendance. The dimensions are then weighted through three different methods: the equalizer where the user manipulates the weights as desired, the Analytical Hierarchy Process where the user makes comparisons between all the dimensions that give rise to their weights and, finally, through the individual classification in that the user ranks each dimension according to a scale and his personal opinion.Belo, OrlandoUniversidade do MinhoSenra, Fábio Carvalho2021-10-272021-10-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/82762por203153596info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:38:58Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/82762Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:35:31.616512Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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