Novas abordagens para detec??o autom?tica de Estilos de Aprendizagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Falci, Samuel Henrique
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/1/1657
Resumo: Este trabalho tem por objetivo apresentar solu??es para o aperfei?oamento do ensino atrav?s das plataformas de ensino ? dist?ncia. Com o avan?o tecnol?gico, a procura por esta modalidade de ensino vem crescendo significativamente, por?m, alguns problemas podem ser observados, como o abandono do curso ou o insucesso no aprendizado do estudante. Na tentativa de minimizar problemas como este citado, algumas abordagens vem sido propostas. Dentre elas, algumas fazem uso de conceitos conhecidos como Estilos de Aprendizagem para definir as prefer?ncias de aprendizagem de cada aluno. Os Estilos de Aprendizagem defendem que cada indiv?duo possui caracter?sticas pessoais para o processo de aprendizagem e quando o m?todo de ensino n?o coincide com esta prefer?ncia, o aluno pode apresentar problemas para assimilar o conte?do. Para minimizar estes problemas, a proposta deste trabalho analisou outras abordagens j? existentes na literatura e os modificou para poss?veis melhorias. Sendo assim, este trabalho fez uso de t?cnicas de Intelig?ncia Artificial, L?gica Fuzzy e Aprendizagem por Refor?o para detectar automaticamente os Estilos de Aprendizagem de alunos simulados computacionalmente. A partir desta detec??o um curr?culo personalizado pode ser desenvolvido para cada aluno de Plataformas de Ensino ? Dist?ncia de acordo com as suas prefer?ncias de aprendizagem. As t?cnicas utilizadas nesta abordagem demonstraram melhorias significativas ao se comparar com outra abordagem espec?fica presente na literatura.
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Na tentativa de minimizar problemas como este citado, algumas abordagens vem sido propostas. Dentre elas, algumas fazem uso de conceitos conhecidos como Estilos de Aprendizagem para definir as prefer?ncias de aprendizagem de cada aluno. Os Estilos de Aprendizagem defendem que cada indiv?duo possui caracter?sticas pessoais para o processo de aprendizagem e quando o m?todo de ensino n?o coincide com esta prefer?ncia, o aluno pode apresentar problemas para assimilar o conte?do. Para minimizar estes problemas, a proposta deste trabalho analisou outras abordagens j? existentes na literatura e os modificou para poss?veis melhorias. Sendo assim, este trabalho fez uso de t?cnicas de Intelig?ncia Artificial, L?gica Fuzzy e Aprendizagem por Refor?o para detectar automaticamente os Estilos de Aprendizagem de alunos simulados computacionalmente. A partir desta detec??o um curr?culo personalizado pode ser desenvolvido para cada aluno de Plataformas de Ensino ? Dist?ncia de acordo com as suas prefer?ncias de aprendizagem. As t?cnicas utilizadas nesta abordagem demonstraram melhorias significativas ao se comparar com outra abordagem espec?fica presente na literatura.Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-05-02T22:30:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) samuel_henrique_falci.pdf: 1834360 bytes, checksum: 4a13b8b43d407ce67debbdcdfeb51b55 (MD5)Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2018-05-04T16:19:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) samuel_henrique_falci.pdf: 1834360 bytes, checksum: 4a13b8b43d407ce67debbdcdfeb51b55 (MD5)Made available in DSpace on 2018-05-04T16:19:57Z (GMT). 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The Learning Styles advocate that each individual has a personal methodology to the learning process and, when the education method does not match the student?s preference, he may present problems to assimilate the content. In order to minimize these issues, this paper analyzed others existing approaches from the literature and modified them to possible improvement. Then, this paper has used Artificial Inteligence, Fuzzy Logic and Reinforcement Learning techniques, in order to detect, automatically, the student?s Learning Styles which was computationally simulated. With this detection, a personalyzed curriculum could be developed for each student of the Distance Learning Platform according to their learning preferences. The techniques applyed in this approach, demonstrate significant improvements when comparing to another specific approach in the literature.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/openAccessNovas abordagens para detec??o autom?tica de Estilos de Aprendizageminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisIntelig?ncia rrtificialSistemas de tutoria inteligentesEstilos de aprendizagemArtificial inteligenceIntelligent tutoring systemsLearning stylesreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTEXTsamuel_henrique_falci.pdf.txtsamuel_henrique_falci.pdf.txtExtracted texttext/plain126493http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/bitstream/1/1657/6/samuel_henrique_falci.pdf.txt9821e32372da191fdfd87d42f874419dMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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