Ferramenta de recomendação híbrida de objetos de aprendizagem com predição das necessidades personalizadas de cada estudante
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30895 |
Resumo: | With a large amount of data available, it is increasingly difficult to identify information that will contribute to the student's learning process. In this scenario, the present study seeks to apply a hybrid model framework to recommend learning objects based on the preferences and needs of each student. To identify students' needs, the framework carries out a performance prediction process to identify any future difficulties that a student may present. In this way, the recommendations generated precede a possible need for more specific learning objects for the needs of each student. Recommendations are generated from collaborative, content, and knowledge-based filtering methods. With the framework implemented, the validation of the algorithms made a significant contribution to the recommendations generated, considering that it was evident that the framework was capable of integrating filtering methods and data prediction algorithms, for recommending learning objects. The framework generated recommendations with accuracy above 80% in all test scenarios. Furthermore, it generated a low number of recommendations, which highlights that even if several possibilities of proposals were considered, only the learning objects with the highest probability of acceptance by students were recommended. |
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Ferramenta de recomendação híbrida de objetos de aprendizagem com predição das necessidades personalizadas de cada estudanteHybrid learning object recommendation tool with prediction of each student’s personalized needsRecomendaçãoObjetos de aprendizagemPrediçãoDesempenhoRecommendationLearning objectPredictPerformanceCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOWith a large amount of data available, it is increasingly difficult to identify information that will contribute to the student's learning process. In this scenario, the present study seeks to apply a hybrid model framework to recommend learning objects based on the preferences and needs of each student. To identify students' needs, the framework carries out a performance prediction process to identify any future difficulties that a student may present. In this way, the recommendations generated precede a possible need for more specific learning objects for the needs of each student. Recommendations are generated from collaborative, content, and knowledge-based filtering methods. With the framework implemented, the validation of the algorithms made a significant contribution to the recommendations generated, considering that it was evident that the framework was capable of integrating filtering methods and data prediction algorithms, for recommending learning objects. The framework generated recommendations with accuracy above 80% in all test scenarios. Furthermore, it generated a low number of recommendations, which highlights that even if several possibilities of proposals were considered, only the learning objects with the highest probability of acceptance by students were recommended.Com a grande quantidade de dados disponíveis, está cada vez mais difícil identificar informações que contribuirão no processo de aprendizagem dos estudantes. Neste cenário, o presente estudo busca a aplicação de um framework de modelo híbrido para recomendação de objetos de aprendizagem com base nas preferências e nas necessidades de cada estudante. Para identificação das necessidades dos estudantes, o framework realiza um processo de predição de desempenho para identificar eventuais dificuldades futuras que um estudante poderá apresentar. Dessa forma, as recomendações geradas antecedem uma eventual necessidade de objetos de aprendizagem mais específicos para as necessidades de cada um dos estudantes. As recomendações são geradas a partir de métodos de filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo e filtragem baseada em conhecimento. Com o framework implementado, a validação dos algoritmos apresentou uma grande contribuição em relação as recomendações geradas, tendo em vista que pôde-se evidenciar que o framework foi capaz de integrar métodos de filtragem e algoritmos de predição de dados, para recomendação de objetos de aprendizagem. O framework gerou recomendações com precisão acima de 80% em todos os cenários de teste. Além disso, gerou um número baixo de recomendações, o que destaca que, mesmo que consideradas várias possibilidades de recomendações, apenas os objetos de aprendizagem com maior probabilidade de aceitação pelos estudantes foram recomendados.Universidade Federal de Santa MariaBrasilCiência da ComputaçãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoCentro de TecnologiaFontoura, Lisandra Manzonihttp://lattes.cnpq.br/8979575031016933Bernardi, GilianeChicon, Patricia Mariotto MozzaquatroSchrammel, Lucca Alexandre2023-12-19T13:08:55Z2023-12-19T13:08:55Z2023-10-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/30895porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-12-19T13:08:55Zoai:repositorio.ufsm.br:1/30895Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-12-19T13:08:55Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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