Modelo neural por padrões proximais de aprendizagem para automação personalizada de conteúdos didáticos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14309 https://doi.org/10.14393/ufu.te.2012.31 |
Resumo: | This study presents a model for the organization of educational content customized for environments of individual studies. For many students the availability of content in general form can not be efficient. It proposed a multilevel structure of concepts to provide the development of different combinations to show the same content. The work shows that it is possible to customize the content in order to encourage other students with the use of proximal learning standards. These patterns are obtained from the analysis of the action of students with positive results in the individual organization of the content. The formal representation establishes the definition of the student profile, multi-level content, the distribution plan of correction of concepts and teaching career. The structure of the trajectory of student teaching is formally established by the method of finite differences. The system uses artificial intelligence techniques to organize and personalize content reactively. Customization is provided by an artificial neural network that enables the classification of the student profile and assign that profile to a standard proximal learning. To mediate and adjust the contents of a reactive system was inserted into a set of rules from experts in teaching. The experiment showed the applicability and appropriateness of the proposed model. The results indicated the suitability of the approach by automating the organization\'s custom content so adaptive and reactive. The intelligent system to establish the structure of the custom content to be presented was considered efficient, giving the student a better use of the content, with higher and lower final average study time and content presented. |
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Modelo neural por padrões proximais de aprendizagem para automação personalizada de conteúdos didáticosSistema tutor inteligente conexionistaPadrões proximais de aprendizagemConteúdo didático multinívelMétodo das diferenças finitasEducação a distânciaConnectionist intelligent tutoring systemsProximal learning patternsMultilevel didactic contentFinite differences methodDistance educationCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAThis study presents a model for the organization of educational content customized for environments of individual studies. For many students the availability of content in general form can not be efficient. It proposed a multilevel structure of concepts to provide the development of different combinations to show the same content. The work shows that it is possible to customize the content in order to encourage other students with the use of proximal learning standards. These patterns are obtained from the analysis of the action of students with positive results in the individual organization of the content. The formal representation establishes the definition of the student profile, multi-level content, the distribution plan of correction of concepts and teaching career. The structure of the trajectory of student teaching is formally established by the method of finite differences. The system uses artificial intelligence techniques to organize and personalize content reactively. Customization is provided by an artificial neural network that enables the classification of the student profile and assign that profile to a standard proximal learning. To mediate and adjust the contents of a reactive system was inserted into a set of rules from experts in teaching. The experiment showed the applicability and appropriateness of the proposed model. The results indicated the suitability of the approach by automating the organization\'s custom content so adaptive and reactive. The intelligent system to establish the structure of the custom content to be presented was considered efficient, giving the student a better use of the content, with higher and lower final average study time and content presented.Doutor em CiênciasEste trabalho apresenta uma modelagem para a organização personalizada de conteúdos didáticos para ambientes de estudos individuais. Para muitos estudantes a disponibilização do conteúdo em formato generalizado pode não ser eficiente. É proposta uma estrutura multinível de conceitos para proporcionar o desenvolvimento de diferentes combinações para a apresentação do mesmo conteúdo. O trabalho mostra que é possível personalizar o conteúdo de forma a favorecer outros estudantes com o uso de padrões proximais de aprendizagem. Estes padrões são obtidos da análise da ação de estudantes, com resultados positivos na organização individual do conteúdo. A representação formal estabelece a definição do perfil do estudante, o conteúdo multinível, o plano de distribuição dos conceitos e a correção da trajetória didática. A estruturação da trajetória didática do estudante é formalmente estabelecida pelo método das diferenças finitas. O sistema utiliza técnicas de inteligência artificial para organizar e personalizar reativamente o conteúdo. A personalização é proporcionada por uma rede neural artificial que possibilita a classificação do perfil do estudante e associa esse perfil a um padrão proximal de aprendizagem. Para mediar e ajustar o conteúdo de forma reativa foi inserido no sistema um conjunto de regras de especialistas em docência. O experimento realizado mostrou a aplicabilidade e a adequação da modelagem proposta. Os resultados indicaram a adequação da abordagem, automatizando a organização personalizada do conteúdo de forma adaptativa e reativa. O sistema inteligente ao estabelecer a estruturação personalizada do conteúdo a ser apresentado foi considerado eficiente, proporcionando ao estudante um melhor aproveitamento do conteúdo, com maior média final e menor tempo de estudo e conteúdo apresentado.Universidade Federal de UberlândiaBRPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaEngenhariasUFUFlores, Edna Lúciahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4703666H2Lopes, Carlos Robertohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788535Z4Carrijo, Gilberto Aranteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781864Y0Mendes, Elise Barbosahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4705494H6Viccari, Rosa Mariahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787765U8Teixeira, Ricardo Antonio GonçalvesMelo, Francisco Ramos de2016-06-22T18:38:00Z2012-09-142016-06-22T18:38:00Z2012-03-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfapplication/pdfMELO, Francisco Ramos de. Modelo neural por padrões proximais de aprendizagem para automação personalizada de conteúdos didáticos. 2012. 173 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2012. DOI https://doi.org/10.14393/ufu.te.2012.31https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14309https://doi.org/10.14393/ufu.te.2012.31porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2022-09-29T16:02:36Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/14309Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2022-09-29T16:02:36Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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This study presents a model for the organization of educational content customized for environments of individual studies. For many students the availability of content in general form can not be efficient. It proposed a multilevel structure of concepts to provide the development of different combinations to show the same content. The work shows that it is possible to customize the content in order to encourage other students with the use of proximal learning standards. These patterns are obtained from the analysis of the action of students with positive results in the individual organization of the content. The formal representation establishes the definition of the student profile, multi-level content, the distribution plan of correction of concepts and teaching career. The structure of the trajectory of student teaching is formally established by the method of finite differences. The system uses artificial intelligence techniques to organize and personalize content reactively. Customization is provided by an artificial neural network that enables the classification of the student profile and assign that profile to a standard proximal learning. To mediate and adjust the contents of a reactive system was inserted into a set of rules from experts in teaching. The experiment showed the applicability and appropriateness of the proposed model. The results indicated the suitability of the approach by automating the organization\'s custom content so adaptive and reactive. The intelligent system to establish the structure of the custom content to be presented was considered efficient, giving the student a better use of the content, with higher and lower final average study time and content presented. |
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