Uma abordagem para detec??o autom?tica de estilos de aprendizagem de estudantes utilizando minera??o de dados
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFVJM |
Texto Completo: | http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2388 |
Resumo: | Utilizados pelas Institui??es Educacionais os Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem, como o Moodle, s?o ferramentas importantes no processo de ensino-aprendizagem e a cada dia que passa ganham mais adeptos. Essa populariza??o deve-se ao fato destes softwares serem em sua maioria intuitivos e de f?cil manuseio. No entanto, grande parte desses sistemas, mesmo vindo acompanhados de v?rios benef?cios, possuem uma certa ?defici?ncia?, uma vez que fornecem os conte?dos de iguais maneiras e formatos a todos os seus usu?rios. Sendo assim, considerando que indiv?duos possuem prefer?ncias e caracter?sticas diferentes, a absor??o dos conte?dos ofertados atrav?s destas plataformas pelos aprendizes pode n?o ser a ideal. De acordo com diversos estudiosos se o Estilo de Aprendizagem de determinado estudante for conhecido, ? poss?vel apresentar as ferramentas e os Objetos de Aprendizagem que melhor se ad?quam ao seu perfil de aprendizagem, e provavelmente sua aprendizagem ser? facilitada. Neste sentido, e baseando-se no Modelo de Estilos de Aprendizagem de Felder e Silverman, esta pesquisa apresenta uma abordagem capaz de descobrir o Estilos de Aprendizagem de alunos automaticamente. Para que o objetivo fosse alcan?ado, foram aplicados conceitos e t?cnicas de Minera??o de Dados. Os v?rios testes realizados apresentaram bons resultados, e apontam que a abordagem proposta pode ser promissora na detec??o de Estilo de Aprendizagem de estudantes. |
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Abreu, Rafael MirandaPitangui, Cristiano Grij?Assis, Luciana Pereira deSilva, Cristiano Maciel daUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)Pitangui, Cristiano Grij?2021-01-07T13:36:21Z2021-01-07T13:36:21Z20192019-08-29ABREU, Rafael Miranda. Uma abordagem para detec??o autom?tica de estilos de aprendizagem de estudantes utilizando minera??o de dados. 2019. 71 p. Disserta??o (Mestrado Profissional em Educa??o) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2019.http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/handle/1/2388Utilizados pelas Institui??es Educacionais os Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem, como o Moodle, s?o ferramentas importantes no processo de ensino-aprendizagem e a cada dia que passa ganham mais adeptos. Essa populariza??o deve-se ao fato destes softwares serem em sua maioria intuitivos e de f?cil manuseio. No entanto, grande parte desses sistemas, mesmo vindo acompanhados de v?rios benef?cios, possuem uma certa ?defici?ncia?, uma vez que fornecem os conte?dos de iguais maneiras e formatos a todos os seus usu?rios. Sendo assim, considerando que indiv?duos possuem prefer?ncias e caracter?sticas diferentes, a absor??o dos conte?dos ofertados atrav?s destas plataformas pelos aprendizes pode n?o ser a ideal. De acordo com diversos estudiosos se o Estilo de Aprendizagem de determinado estudante for conhecido, ? poss?vel apresentar as ferramentas e os Objetos de Aprendizagem que melhor se ad?quam ao seu perfil de aprendizagem, e provavelmente sua aprendizagem ser? facilitada. Neste sentido, e baseando-se no Modelo de Estilos de Aprendizagem de Felder e Silverman, esta pesquisa apresenta uma abordagem capaz de descobrir o Estilos de Aprendizagem de alunos automaticamente. Para que o objetivo fosse alcan?ado, foram aplicados conceitos e t?cnicas de Minera??o de Dados. 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According to several studies if a student?s Learning Style is known, it is possible to present the Learning Tools and Objects that best fit their learning profile, and their learning is likely to be facilitated. In this sense, and based on the Felder and Silverman Learning Styles Model, this research presents an approach capable of discovering students? Learning Styles automatically. In order to achieve this goal, data mining concepts and techniques were applied. The various tests performed showed good results, and point out that the proposed approach may be promising in detecting students? Learning Style.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/openAccessUma abordagem para detec??o autom?tica de estilos de aprendizagem de estudantes utilizando minera??o de dadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEstilos de aprendizagemMinera??o de dadosSistemas de gerenciamento de aprendizagemDetec??o de estilos de aprendizagemLearning stylesData miningLearning management systemsDetection of learning stylesreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTEXTrafael_miranda_abreu.pdf.txtrafael_miranda_abreu.pdf.txtExtracted texttext/plain119254http://acervo.ufvjm.edu.br/jspui/bitstream/1/2388/6/rafael_miranda_abreu.pdf.txt3b6920b26c5e3a85d8867f2eedd3419cMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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