Sistema tutorial inteligente para ensino de Matemática a alunos do ensino fundamental

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Matheus Lobo dos
Data de Publicação: 2024
Outros Autores: Costa, Ruan de Ameida
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/33281
Resumo: Por muitos séculos o sistema de ensino foi estruturado de forma que o processo formal de transferência de conhecimento fosse feito em uma sala de aula, na presença de um professor. Atualmente isso não é mais um requisito, graças a soluções como os Sistemas Tutoriais Inteligentes, que ajudam os alunos a tirar dúvidas e a encontrar mais facilmente os conteúdos das matérias que estão cursando, através de exercícios, vídeos e livros que s˜ao disponibilizados no sistema. Este trabalho propõe a modelagem de um Sistema Tutorial Inteligente para apoiar o ensino de matemática a alunos do ensino fundamental, o STVEM (Sistem tutorial voltado ao ensino de matemática), assim como o desenvolvimento de um módulo de reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas offline, com o uso de uma rede neural convolucional, que será futuramente integrado ao STVEM. Esse módulo permitir´a que os usuários possam resolver equações matemáticas com o uso de papel e caneta e adicioná-las ao sistema para que este valide suas resoluções automaticamente, diminuindo o envolvimento do professor neste trabalho mecânico e fornecendo ao aluno mais independência no processo de aprendizado. Primeiramente foi realizada uma busca por trabalhos relacionados ao desenvolvimento de Sistemas Tutoriais Inteligentes e de sistemas de reconhecimento de equações manuscritas. Em seguida, foi feita a modelagem do sistema, gerando os documentos de requisitos funcionais, regras de negócio e casos de uso, assim como os diagramas de casos de uso e de classes. Por fim, foi implementado o módulo de reconhecimento de expressões matemáticas manuscritas offline, que obteve uma acurácia de validação de 79%
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