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). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) samuel_henrique_falci.pdf: 1834360 bytes, checksum: 4a13b8b43d407ce67debbdcdfeb51b55 (MD5) Previous issue date: 2017 / Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) / 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. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / This paper aims to show solutions for the improviment in education through the distance learning platform. Along with the technological progress, the search for this modality has been growing significantly, however, some problems could be observed, as the course abandonment or the learning unsuccess by the student. In order to try to minimize these issues, some approaches have been proposed. Among them, a few use known concepts, as the Learning Styles, to define the learning preferences of each student. 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.