Recommender System for Learning Objects based in Learner-user Choices in E-learning Systems

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dias, Alessandro da Silveira
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/194037
Resumo: Nesta tese é apresentada uma abordagem de recomendação de objetos de aprendizagem em sistemas de e-learning, a qual foi desenvolvida para ajudar a minimizar o problema de sobrecarga de informação de objetos de aprendizagem. Nesses sistemas, os usuários estudantes geralmente realizam um conjunto de escolhas ou tomadas de decisão (―o que aprender‖, ―como aprender‖, ―que caminho de aprendizagem seguir para aprender‖, ―com quem aprender‖, entre outros) durante a aprendizagem, dependendo do sistema. A abordagem desenvolvida usa o resultado dessas escolhas como fonte de informação. A aplicação dessa abordagem é apresentada sobre dois sistemas: o AdaptWeb e o MERLOT, seguida de uma avaliação experimental de acurácia de predicação de uso em cada sistema. Com isso, mostrouse que é possível utilizar os resultados dessas escolhas do usuário como fonte de informação para um sistema de recomendação, além disso, nesses sistemas, a acurácia de predição do uso varia de acordo com a combinação de escolhas do usuário e apresenta acurácia maior do que a das abordagens baseline com diferença estatisticamente significativa. Limitações da abordagem também são discutidas, por exemplo, quando o usuário faz escolhas não seguindo suas preferências, mas de acordo com o contexto, tais escolhas podem influenciar na precisão do sistema ao longo do tempo. Apesar dessa abordagem de recomendação estar focada em sistemas de e-learning, do domínio de Educação, discute-se brevemente como utilizá-la em outros domínios, como o de Turismo, onde se observa que os usuários podem tomar decisões ao interagir com sistemas.
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