Proposta de uma abordagem computacional para detec??o autom?tica de estilos de aprendizagem utilizando modelos ocultos de Markov e FSLSM

• Autor(a) principal: Sena, Edson Batista de
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFVJM
• Texto Completo: http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/1331
• topic: Estilos de aprendizagem; FSLSM; HMM; Ambientes virtuais de aprendizagem; Educa??o; Learning styles; Virtual learning environments; Education

Um dos grandes desafios dos dias atuais no desenvolvimento de tecnologias computacionais aplicadas ao processo educacional ? produzir solu??es que sejam capazes de atender corretamente ao processo de ensino e aprendizagem, al?m de definir a forma mais adequada de incorporar esses mecanismos no ambiente escolar. Esta inser??o deve ocorrer de forma que alunos e professores aproveitem ao m?ximo esses instrumentos, e passem a utiliz?-los com o intuito de agregar mais valor aos processos de ensino e aprendizagem. Para que isso ocorra, ? fundamental que os ambientes virtuais forne?am conte?do adequado, objetos de aprendizagem atraentes, al?m de serem din?micos e altamente adapt?veis ?s necessidades e interesses dos estudantes durante as sess?es de aprendizagem, visando a melhoria cont?nua do processo educacional para professores, tutores e estudantes. O presente trabalho tem como objetivo principal apresentar um modelo computacional probabil?stico, que pode ser incorporado ?s estruturas dos ambientes virtuais de aprendizagem, a fim de auxiliar no processo de detec??o autom?tica das tend?ncias e prefer?ncias dos estilos de aprendizagem do estudante, utilizando uma combina??o do modelo proposto por Felder e Silverman para estilos de aprendizagem, o FSLSM, com as t?cnicas de infer?ncia probabil?stica dos modelos ocultos de Markov (HMM). Para a valida??o do modelo, foram realizados experimentos em um simulador computacional capaz de reproduzir parcialmente o processo de intera??o do estudante com o ambiente virtual de aprendizagem, realizando um processo de infer?ncia com base no comportamento do estudante, ao qual foi utilizado o algoritmo de Viterbi para este prop?sito. Ao final, os resultados dos experimentos s?o apresentados e demonstraram um elevado grau de precis?o no processo de infer?ncia do estilo de aprendizagem probabil?stico.