Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-05-05T19:35:26Z No. of bitstreams: 1 rafaelferreiradealmeida.pdf: 3689825 bytes, checksum: e70e9662a5b3345b4b58149fbdba030a (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-06-07T15:44:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rafaelferreiradealmeida.pdf: 3689825 bytes, checksum: e70e9662a5b3345b4b58149fbdba030a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-07T15:44:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafaelferreiradealmeida.pdf: 3689825 bytes, checksum: e70e9662a5b3345b4b58149fbdba030a (MD5) Previous issue date: 2016-03-18 / Com a tendência de crescimento na quantidade de recursos educacionais disponíveis na Web e como os repositórios normalmente contemplam um amplo conjunto de assuntos e abordam objetivos educacionais distintos, a escolha de um recurso educacional é, ainda, um desafio. Os Sistemas de Recomendação representam uma ferramenta capaz de contribuir com a localização e seleção destes recursos. Entretanto, para que um Sistema de Recomendação consiga gerar recomendações satisfatórias, é importante identificar informações que ajudem a definir o perfil do usuário. Inúmeras informações a respeito do perfil, dos interesses, e das preferências dos usuários podem ser identificadas em decorrência das interações que ocorrem nas redes sociais. Esses usuários, muitas vezes, além de se organizarem em grupos de interesse também buscam, no tempo despendido nas redes sociais, recursos educacionais de seus interesses individuais ou coletivos. Este trabalho visa explorar as informações geradas por um grupo de usuários nas redes sociais no processo de busca e seleção de recursos educacionais de interesse comum de seus membros. São apresentados a proposta e o desenvolvimento de uma arquitetura, denominada BROAD-GRS, capaz de definir o perfil educacional de grupos de usuários da rede social Facebook e realizar recomendações de recursos educacionais ao grupo, respeitando as preferências de seus usuários membros e maximizando a satisfação geral de todos na escolha dos itens recomendados. A recomendação é baseada em três fontes de recursos educacionais: repositório de objetos de aprendizagem (BROAD), em repositórios de dados ligados (DBpedia e Open University) e em repositório de vídeo (Youtube). A avaliação da proposta foi feita a partir do desenvolvimento de um protótipo e um estudo de caso, cujos resultados apontam para a viabilidade da solução proposta. / With the growth of the amount of educational resources available on the web and as repositories usually include a wide range of subjects, including different educational goals, choosing an educational resource is still a challenge. The recommender systems represent a tool capable of contributing to the location and selection of these resources. However, to a recommender system generate satisfactory recommendations, it is important to identify information that helps to define the user’s profile. Lots of information about profile, interests and preferences of the users can be identified as a result of interactions that occur in social networks. Many times those users, besides organizing themselves into interest groups, during their time spent on social networks, seek for educational resources of their individual or collective interests. This work aims to explore the information generated by a users group on social networks in the search and selection process of educational resources, considering their members common interest. The proposal and the development of an architecture named BROAD-GRS are presented, able to set educational profile of Facebook social network users groups and make recommendations of educational resources to the group, respecting the members preferences and maximizing the general satisfaction of all users in the choice of recommended items. The recommendation is based on three sources of educational resources: repository of learning objects (BROAD), linked data repositories (DBpedia and Open University), and video repository (Youtube). The evaluation of the proposal was made with the development of a prototype and a case study and the results pointed out to the viability of the proposed solution.

Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-02T23:41:55Z No. of bitstreams: 1 19.pdf: 3284339 bytes, checksum: 699295cfa668a175206d937e3cc57d7a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-02T23:41:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 19.pdf: 3284339 bytes, checksum: 699295cfa668a175206d937e3cc57d7a (MD5) Previous issue date: 2014-03-31 / Nenhuma / A necessidade do professor buscar e selecionar materiais educacionais adequados para sua turma é um fato comum no meio educacional. Entretanto, a grande disponibilidade de materiais, a heterogeneidade dos perfis dos alunos e a diversidade de atividades pedagógicas que podem ser realizadas, tornam esta tarefa bastante trabalhosa. Neste cenário, este trabalho apresenta um modelo de recomendação ubíqua de conteúdo educacional para grupo de aprendizes, que visa auxiliar o professor no processo de busca e seleção de materiais educacionais levando em conta os perfis dos alunos e o contexto onde eles estão inseridos. A estratégia adotada neste trabalho se diferencia dos trabalhos relacionados por efetuar a recomendação de materiais educacionais considerando de forma conjunta os perfis de um grupo de aprendizes e o contexto no qual eles se encontram. Com base em uma validação por cenários foi possível verificar a viabilidade do modelo, além de propor uma solução para o problema de pesquisa / The necessity of teachers to search and to select appropriate educational materials for their classes is a common fact in the educational environment. However, the wide availability of materials, the heterogeneity of the students’ profiles and the diversity of pedagogical activities that can be conducted, make this task laborious. In this scenario, this work presents a model for ubiquitous recommendation of educational content for groups of learners dynamically created, which aims to help teachers to search and to select educational materials taking into consideration the profile of the group and the teaching context. The strategy adopted in this work differs from related work by making the recommendation of educational content considering jointly the profiles of a group of learners and context in which they find themselves. Based on validation scenarios, it was possible to verify the feasibility of the model, and it was proposed a solution to the research problem.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4812_1.pdf: 2843132 bytes, checksum: cf053779fad5d73c77a2b107542256b3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Ricardo de Melo Queiroz, Sérgio; de Assis Tenório Carvalho, Francisco. Group recommendation strategies based on collaborative filtering. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003.