Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-04-06T12:05:28Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Final Ernandes.pdf: 2307839 bytes, checksum: ac0260ae46a3bc18b2fa01e5d1fcf0b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T12:05:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Final Ernandes.pdf: 2307839 bytes, checksum: ac0260ae46a3bc18b2fa01e5d1fcf0b6 (MD5) Previous issue date: 2015-07-24 / A modalidade de ensino a distância (EaD) se expande cada vez mais no Brasil, incentivada pela evolução das tecnologias de informação e comunicação (TIC). Apesar da disseminação da EaD, essa modalidade de ensino ainda apresenta altas taxas de evasão. Esse fato ocorre, na maioria das vezes, pelos seguintes motivos: sentimento de isolamento enfrentado pelos discentes, uma vez que a presença física e social do aluno em ambientes educacionais virtuais é mínima; dificuldade em colaborar com os pares e falta de adaptação às metodologias utilizadas na EaD. Diversos trabalhos desenvolvidos na área da computação afetiva indicam que aspectos psicológicos humanos como personalidade, afetividade e emoção, quando empregados em ambientes virtuais de aprendizagem, influenciam na interação e aumentam a colaboração entre os alunos. Com base na literatura e nas entrevistas efetuadas com professores e alunos do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), este trabalho apresenta a análise e o desenvolvimento de um sistema para a recomendação de pessoas (monitores e tutores), observando o contexto e os fatores da personalidade/temperamento dos alunos, a fim de melhorar o processo de colaboração na EaD. Os experimentos realizados com alunos dos cursos técnicos em meio ambiente, pesca e segurança do trabalho do IFPB, comprovaram que o software desenvolvido neste trabalho foi eficiente quando as recomendações foram geradas com base na afinidade da personalidade/temperamento entre os alunos. Dessa forma, os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes desta pesquisa e revelaram que o índice de satisfação e a colaboração no ambiente virtual de ensino melhoraram com o uso do Affinity. / Distance Education has increasingly expanded in Brazil due to the evolution of information and communication technologies (ICT). Despite of this dissemination, distance education still has high evasion rates. This occurs, in most cases, due to the sense of isolation faced by the students, for the physical and social presence of the student in virtual educational environments is minimal; the difficulty in collaborating with pairs and the lack of adaptation to methodologies used in distance education. Several studies developed in the area of affective computing indicate that human psychological aspects such as personality, affection and emotion, when used in virtual learning environments, influence the interaction and increase collaboration among students. Based on the literature as well as on interviews conducted with teachers and students of the Instituto Federal da Paraíba (IFPB), this dissertation presents the analysis and the development of a system for recommending people (monitors and tutors) that takes into consideration the context and personality/temperament factors of the students to improve the process of collaboration in distance education. The experiments conducted with students of technical courses in environment, fishing and work safety at IFPB, have shown that the software developed in this work was efficient when the recommendations were generated considering the similarity of personality/temperament among students. Therefore, the results generated by the recommendations were highly rated by participants in this study and revealed that the level of satisfaction and the collaboration in virtual teaching environment improved significantly with the use of Affinity.