Detec??o Autom?tica e Din?mica de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos e Inteligentes utilizando Dynamic Scripting

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, J?lio C?sar da Costa
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFVJM
Texto Completo: http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/1648
Resumo: ?rea de concentra??o: Educa??o e Tecnologias aplicadas em Institui??es Educacionais.
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spelling Silva, J?lio C?sar da CostaPitangui, Cristiano Grij?Teixeira, Josiane Magalh?esAssis, Luciana Pereira deUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)Pitangui, Cristiano Grij?2018-04-23T16:45:43Z2018-04-23T16:45:43Z20172017-11-08SILVA, J?lio C?sar da Costa. Detec??o Autom?tica e Din?mica de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos e Inteligentes utilizando Dynamic Scripting. 2017. 81 p. Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2017.http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/1648?rea de concentra??o: Educa??o e Tecnologias aplicadas em Institui??es Educacionais.Uma das formas de se gerar conte?do adaptado ao estudante passa, primeiro, pela detec??o dos Estilos de Aprendizagem (EA). A teoria dos EA presume que cada aluno tem caracter?sticas pr?prias que o distingue dos demais. A partir dos EA, o Sistema Adaptativo e Inteligente para Educa??o (SAIE) de Dor?a foi idealizado. Seu trabalho objetiva apresentar uma solu??o estoc?stica para provimento de adaptatividade e customiza??o de Sistemas Educacionais por meio da modelagem probabil?stica dos EA. Em s?ntese, seu SAIE visa modelar o estudante, coletando e atualizando seus dados, de forma a descobrir seu EA. Com este fim, o sistema, durante suas itera??es, submete o aluno a avalia??es e, caso as notas sejam insatisfat?rias, o sistema realiza a atualiza??o do modelo do estudante (ME) por meio do Aprendizado por Refor?o (AR). Contudo, AR ? considerada uma t?cnica lenta de aprendizado que demanda muito tempo para ajustar o elemento a ser otimizado. Por sua vez, a t?cnica Dynamic Scripting (DS), uma varia??o da t?cnica de AR, apresenta alta velocidade de converg?ncia, mesmo em ambientes din?micos. DS ? popularmente utilizada na IA de Jogos e consiste em um conjunto de Regras sobre um dom?nio, estruturadas por uma condi??o e uma a??o. Sua forma de aprendizagem atrela um peso a cada regra, o qual determina a qualidade da regra, frente ? sua condi??o, e uma probabilidade da mesma ser aplicada. A condi??o de uma regra ? a representa??o de uma situa??o poss?vel no sistema, e sua a??o ? a interven??o gerada no sistema durante a sua aplica??o. Este trabalho prop?e o aperfei?oamento do SAIE citado, utilizando uma adapta??o do DS, com os objetivos de acelerar a converg?ncia do sistema, reduzir os Problemas de Aprendizagem (PA) e aumentar a nota do estudante. Adicionalmente, devido a caracter?stica din?mica do DS, este trabalho realiza experimentos em situa??es em que o EA Real (EAr) dos alunos variam ao longo do processo de ensino/aprendizagem. A pesquisa parte da elabora??o das regras e implementa??o da estrutura do DS, avan?ando para a substitui??o do m?dulo de AR pelo DS no SAIE de Dor?a. Realizaram-se 30 testes para cada uma das 16 Combina??es de EA (CEA), 16*30 testes para cada uma das 4 abordagens: Dor?a-Est?tico, Dor?a-Din?mico, DS-Est?tico e DS-Din?mico. Nos testes din?micos, modificou-se o EAr a cada 150 intera??es, de forma que ap?s 300 intera??es, o sistema deve convergir para uma CEA oposta ? inicial. Resultados preliminares, em compara??o ? abordagem da literatura, apresentaram uma redu??o m?dia nos PA de 35.8% para os testes din?micos e de 54.1% para os testes est?ticos. Quando o EA Probabil?stico (EAp) inicial ? exatamente igual ao EAr, verificou-se que a abordagem proposta apresentou em m?dia 6 erros na atualiza??o do ME, enquanto a abordagem da literatura apresentou, em m?dia, 23 erros. Verificou-se, portanto, que, preliminarmente, a proposta obteve resultados promissores.Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-04-12T14:17:26Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) julio_cesar_costa_silva.pdf: 3442052 bytes, checksum: 418632e21262716d31a67fd4b2f368f5 (MD5)Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2018-04-23T16:45:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) julio_cesar_costa_silva.pdf: 3442052 bytes, checksum: 418632e21262716d31a67fd4b2f368f5 (MD5)Made available in DSpace on 2018-04-23T16:45:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) julio_cesar_costa_silva.pdf: 3442052 bytes, checksum: 418632e21262716d31a67fd4b2f368f5 (MD5) Previous issue date: 2017Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017.One of the ways to generate the content adapted to the student passes, first, by the detection of Learning Styles (LS). The LS theory assumes that every time you have distances. From the LS, the Adaptive and Intelligent System for Education (AISE) of Dor?a was idealized. His work aims to present a stochastic solution for the provision of adaptability and customization of Educational Systems through the probabilistic modeling of LS. In summary, your AISE visa model, offering and updating your data, in order to discover your LS. To this end, the system, during its iterations, submits the student to the evaluation and, in case of notes and dissatisfactions, the system performs an updating of the student model (ME) through Reinforcement Learning (RL). However, RL is a slow learning technique that requires a lot of time to adjust the element to be optimized. In turn, a Dynamic Scripting (DS) technique, a variation of the RL technique, presents a high speed of convergence, even in dynamic environments. DS is popularly used in Artificial Intelligence of Games and consists of a set of Rules on a domain, structured by a condition and an action. Its form of learning brings a weight to each rule, which determines a quality of the rule, in front of its condition, and a probability of the same company. The condition of a rule is a representation of a good situation, and its action is an intervention generated without system during its application. This work proposes the improvement of the SAIE mentioned, the use of an adaptation of the DS, with the objectives of accelerating the convergence of the system, reduce the Learning Problems (PA) and increase student grade. In addition, due to the dynamic nature of the DS, this work performs tasks in situations in which students? real LS (LSr) vary throughout the teaching / learning process. A research of elaboration of the rules and implementation of the structure of the DS, advancing to the substitution of the RL module by the DS without AISE of Dor?a. A total of 30 tests were performed for each of the 16 AE combinations (CEA), 16 * 30 testicles for each of the 4 approaches: Dorca-Static, Dynamic Doric, DS-Static and DS-Dynamic. In the dynamic tests, the LSr was modified every 150 interactions, so that after 300 interactions, the system must converge to a CEA opposite to the initial one. Preliminary results, in literature comparison, presented a mean reduction in BP of 35.8 % for dynamic tests and 54.1 % for static tests. When the initial Probabilistic LS (LSp) is exactly the same as the LSr, it was verified that the proposed approach presented on average 6 errors in the updating of the ME, while a literature approach presented, on average, 23 errors. It was therefore found that a proposal had obtained promising results in the first place.porUFVJMA concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessDetec??o Autom?tica e Din?mica de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos e Inteligentes utilizando Dynamic Scriptinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDynamic scriptingSistema adaptativo e inteligente para a educa??oEstilos de aprendizagemAdaptive and intelligent system for educationLearning stylesreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTEXTjulio_cesar_costa_silva.pdf.txtjulio_cesar_costa_silva.pdf.txtExtracted texttext/plain174703http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/bitstream/1/1648/6/julio_cesar_costa_silva.pdf.txt8a2a4dcf97b37944b58746f2054d6059MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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