Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Helder Pereira Borges.pdf: 3144348 bytes, checksum: 1b180634b5a87175511a1d7e57b2741d (MD5) Previous issue date: 2002-05-30 / In the current days, education in the distance computerized has grown in a general way. This growth is decurrent of the gotten technological advances in the scope of computer networks, with prominence for Internet. System MATHNET, resulted of the integration of the paradigms of the learning Attended for computer and Cooperative Learning, integration also known as CSCL (Computer Supported Cooperative Learning), on the basis of implements a computational model for interactive environments of Education and Cooperative Learning multiple artificial and human agents, made use in a structure of computer networks, using diverse resources multimedia. / Nos dias atuais, o ensino a distância computadorizado tem crescido de forma generalizada. Este crescimento é decorrente dos avanços tecnológicos obtidos no âmbito de redes de computadores, com destaque para internet. O sistema MATHNET, resultado da integração dos paradigmas da aprendizagem Assistida por computador e Aprendizagem Cooperativa, integração também conhecida como CSCL (Computer Supported Cooperative Learning), implementa um modelo computacional para ambientes interativos de Ensino e Aprendizagem Cooperativa com base em múltiplos agentes artificiais e humanos, dispostos em uma estrutura de redes de computadores, utilizando diversos recursos multimídias.

Made available in DSpace on 2016-08-17T16:54:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Cenidalva.pdf: 12668813 bytes, checksum: 1e4b60cf92d414d044c2e06eb2468789 (MD5) Previous issue date: 2013-05-05 / Considering the several important points that motivated the research in the area of computer supported collaborative learning, this PhD thesis gives the state of the art in the area, presents the mathNet system as new Computer Supported Learning Environment that explores the Cooperative Learning paradigm, and proposes the MACSA system for Student Modeling. The mathNet artifact is one of the little software packages that implement effectively the collaborative learning paradigm. It offers new opportunities in education by integrating collaborative learning with computer, multimedia and network technologies in a manner that we believe will challenge traditional methods of pedagogy and benefit the learning process in a fundamental way. The MACSA is implemented as a software agent who aims to handle the information that composes the learner model of MATHNET. In the mathNet Environment the learning process occurs through six cooperative phases: 1) group preparation; 2) knowledge presentation; 3) knowledge assimilation; 4) knowledge application; 5) group evacuation; and 6) individual evaluation. We focus on the information that may be modeled by the agent in asch phase and what this information may be modeled for. Concretely, we will show which information is modeled in the first phase (group preparation) and how it is used for groups formation. The information modeled is made by individual attributes elicited in one moment from questionnaires answered by the students in the first time they use framework, and in other moments from the student system interaction. The MACSA has the originality to integrate quantitative and qualitative metrics to follow and evaluate the student profile and behavior within a teaching-learning session. MACSA administrates the process complexity through software agents and the model was defined based on the questions: what s a model? What to model for? And how to model? MACSA emphasizes the modeling of the interaction within the system during a learning session based on the communication modes and problem resolution phases. Finally, it is presented the representation, organization, implementation, application and integration of MACSA within the MathNet, especially the interaction of the MACSA with the problem resolution agent and all the other agent and all the other agents that made the MathNt agent society. / Considerando os diversos pontos relevantes que proporcionaram a motivação para investir em pesquisa na área que envolve ensino cooperativo computadorizado, apresenta-se nesta tese, uma visão panorâmica sobre a área de conhecimento, que diz respeito à modelagem do aprendiz, em ambientes de ensino-aprendizagem cooperativo computadorizado. Propõe-se o Sistema MACSA de Modelagem do Aprendiz que integram métricas quantitativas e qualitativas para acompanhar a evolução do perfil do aprendiz adquirido em uma sessão de ensino-aprendizagem através dos agentes de softwares. Faz-se uma abordagem teórica e situacional sobre os Sistemas Tutores Inteligentes - STI, enfatizando o módulo do modelo do aprendiz, por se tratar de um assunto relevante para este estudo. Apresenta-se também, uma revisão de várias ideias e abordagens existentes sobre os ambientes de aprendizagem cooperativa e a modelagem do aprendiz nesses ambientes, especificando o que é modelo do aprendiz, quem modelar, quais informações modelar e como modelar, e ainda como as informações a serem modeladas podem ser representadas em um modelo. Apresenta-se o Assistente de Resolução de Problemas -ARP. Define-se o que é um problema, os métodos e estratégias para resolução de problemas, como ocorre a resolução de problemas no MATHNET. Apresenta-se a proposta do sistema MACSA de Modelagem do Aprendiz no Sistema MATKNET. Detalha-se o processo de Modelagem do Aprendiz Cooperativo em uma Sessão de Aprendizagem no MATHNET através da representaqão, aquisição e manutenção do modelo, especificando as informações que precisam ser modeladas e como modelar. dentro das atividades pedagógicas. Essas atividades compreendem a formação de grupos, apresentação do conhecimento, assimilação do conhecimento-, aplicação do conhecimento e avaliação (de grupo e individual), mostra-se a utilização do modelo e o agente de modelagem do aprendiz. Mostra-se a modelagem das interações do ambiente, especificando os recursos de comunicação síncronos e assíncronos, detalhando as interações que poderão ocorrer, bem como, o acompanhamento dos passos da resolução de problemas com o MACSA, através do agente supervisar cooperativo. Mostra-se a representação, estrutura, implementação, aplicação e integração do MACSA no MATHNET.

A Gamificação é uma técnica que a utiliza elementos de design de jogos em ambientes que não são jogos, visando aumentar a motivação e engajamento dos usuários e que vem ganhando espaço em diversos áreas como saúde, marketing e também na educação. Porém, ainda que o interesse pela técnica venha crescendo, os meios para sua aplicação nesses ainda não estão bem definidos e os resultados obtidos têm-se mostrado dependentes do contexto e da população alvo. Diversos autores atribuem essa inconstância nos resultados a problemas no design da gamificação, uma vez que a maior parte dos projetos tem utilizado abordagens one-size-fits-all, no qual todos os usuários utilizam o mesmo ambiente independente de suas preferências individuais. Diante desse cenário, tem-se proposto que a gamificação personalizada pode atender uma maior parcela dos usuários, adequando os ambientes gamificados ao perfil dos usuários. Uma das abordagens para a personalização da gamificação consiste no uso de tipologias de jogadores para determinar os elementos mais interessante para o usuário. No entanto, as tipologias utilizam estereótipos, criando constructos que ainda restringem as informações consideradas durante a personalização. Dessa forma, neste trabalho buscou-se investigar a personalização com base na teoria de motivações para se engajarem em jogos, que trata o perfil do usuário como um conjunto de diferentes subcomponentes motivacionais correlacionados, que se agrupam em macro-componentes. Para isso, adaptou-se a teoria para o contexto da gamificação e elaborou-se dois modelos o de Macro-Gamificação, o qual relaciona-se com a teoria de Autodeterminação e às necessidades de Competência, Relacionamento e Autonomia do usuário, e o de Micro-Gamificação, que relaciona os elementos de jogos a um determinado subcomponente motivacional e disponibilizá-lo mediante o interesse do usuário no subcomponente. Para avaliar então se a gamificação personalizada influencia no engajamento dos usuários quando comparada a gamificação não personalizada, os modelos foram implementados em um ambiente virtual de aprendizagem, preparado para criar os perfis de gamificação dos usuários dinamicamente e adaptar interface do em tempo real. Realizou-se então um estudo de caso com N=36, utilizando como domínio o estudo dos silabários do idioma japonês. Ao final do estudo foram identificados dois padrões de atuação no sistema com uma diferença de 65% de participação e que foi utilizado para segmentar os participantes. No segmento menos engajado, os participantes do grupo não personalizado apresentaram um engajamento aos grupos personalizados. Já no segmento dos usuários mais ativos o grupo utilizando o modelo Micro-Gamificado, apresentou-se mais engajado. Desse modo, não é possível afirmar que a gamificação personalizada proporcione um maior engajamento do que a gamificação sem personalização, embora os resultados sugiram que usuários que permanecem utilizando o sistema por mais tempo tem um maior engajamento no ambiente personalizado. Por fim, é possível afirmar que o desenvolvimento de sistemas gamificados com personalização ainda está em sua infância e por isso nesta pesquisa além de buscar evidencias sobre o impacto da gamificação personalizada no engajamento dos usuários, buscou-se também desenvolver ferramental para facilitar o processo para os membros da comunidade em ordem de impulsionar os avanços dessa área de pesquisa. / Gamification is a technique that uses game design elements in non-game context, to increase users motivation and engagement and that has been gaining space in several areas such as health, marketing and also in education. However, although the interest in the technique is growing, the means for its application are still not well defined and the results obtained have been shown to be dependent on the context and the population. Several authors attribute this resultsin the results to problems in gamification design, since most projects have been using an one-size-fitsall approach, in which all users uses the same environment independent of their preferences. Given this scenario, it has been proposed that the personalized gamification can adress a larger portion of users, adapting the gamified environments to users profiles One of the approaches to personalize the gamification is to use player typologies to determine which elements are most interesting to the user. However, typologies uses stereotypes, creating constructs that still restrict the information considered during customization. Thus, in this work, we sought to investigate personalization based on the theory of motivations to engage in games, which treats the user profile as a set of different correlated motivational subcomponents, which are grouped into macrocomponents. For this, the theory was adapted to the context of the gamification and two models were elaborated the Macro-Gamification, which is related to the theory of Self-determination and to the needs of Competence, Relationship and Autonomy of the user, and the Micro-Gamification, which relates the game elements to a particular motivational subcomponent and make it available through the users interest in the subcomponent. In order to evaluate whether personalized gamification influences user engagement when compared to non-personalized gamification, the models were implemented in a virtual learning environment, prepared to dynamically create users gamification profiles and adapt the interface in real time. A case study was then carried out with N = 36, using as a domain the study of syllabaries of the Japanese language. At the end of the study, two patterns of performance in the system with a difference of 65 % participation were identified and used to segment the participants. In the less engaged segment, the non-personalized group participants showed a higer engagement than the personalized groups. However, in the segment of the most active users the group using the Micro-Gamified model, presented itself more engaged. Thus, it can not be argued that personalized gamification provides greater engagement than non-personalized gamification, although the results suggest that users who remain using the system longer have a greater engagement in the personalized approach. Finally, it is possible to affirm that the development of personalized gamified systems is still in its infancy and for this reason, in this research, besides searching for evidence on the impact of personalized gamification on user engagement, we also sought to develop tooling to facilitate the process for the members of the community in order to boost the advances of this area of research.

Fomentar la lectura se ha convertido en uno de los desafíos primordiales en el ámbito educativo, y en este contexto se identificó deficiencia en comprensión lectora, teniendo como objetivo general implementar un Sistema Tutor Inteligente (STI) para fortalecer el aprendizaje de comprensión lectora en el segundo grado de primaria en la I.E 11050 Rómulo Cabrera Chilcon. El STI se desarrolló siguiendo el marco de trabajo SCRUM y la metodología CRISP DM. De acuerdo con los resultados el STI es un sistema especializado, personalizado que clasifica el nivel de aprendizaje en el que se encuentra cada estudiante y así mismo enviándoles a un módulo diferente (nivel de inicio, proceso, satisfactorio), también se aplicó el modelo Alicia y modelo de evaluación ECE, la cual ayudó a identificar en qué nivel requiere mejoras y así mismo brinda opciones de retroalimentación. El STI, cuenta con un chatbot, donde se empleó el modelo idóneo de redes neuronales artificiales multicapa, la cual permite que el chatbot interactúe con el estudiante brindándole definiciones y significado de una palabra que desconozca, el chatbot puede proporcionar definiciones y significados según Real Academia Española (RAE), para ayudar a comprender mejor el texto. Finalmente, el STI fue validado a través de juicios de expertos, brindando un 98 % de grado de satisfacción considerando la característica de adecuación funcional de la norma IEC 25010: 2015. / Promoting reading has become one of the primary challenges in the educational field, and in this context a deficiency in reading comprehension was identified, with the general objective of implementing an Intelligent Tutor System (STI) to strengthen the learning of reading 6 comprehension in the second. Primary grade at I.E 11050 Rómulo Cabrera Chilcon. The STI was developed following the SCRUM and CRISP DM methodologies. According to the results, the STI is a specialized, personalized system that classifies the level of learning in which each student is and also sending them to a different module (beginning level, process, satisfactory), the Alicia model was also applied, which helped identify at what level requires improvement and also provides feedback options. The STI has a chat-bot, where the ideal model of multilayer artificial neural networks was used, which allows the chat bot to interact with the student by providing definitions and meanings of a word that they do not know, the chatbot can provide definitions and meanings According to the Royal Spanish Academy (RAE), to help better understand the text. Finally, the STI was validated through expert judgments, providing a 98% degree of satisfaction considering the functional adequacy characteristic of the IEC 25010: 2015 standard.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Noeli Antonia Pimentel Vaz.pdf: 27939265 bytes, checksum: a285e763b07345fb2801fce0e9ed4cfe (MD5) Previous issue date: 2013-05-15 / The generation of a pattern of navigation in Virtual Learning Environments (VLE) closer to the characteristics of the student is a question relevant of research. This paper takes as its starting point a Hybrid Intelligent Tutoring System (HITS) already proposed in the literature that uses the Artificial Neural Networks MLP (Multi Layer Perceptron) and rules of faculty experts, and adds a methodology using Partial Differential Equations (PDE) calculated by the method of finite differences, in order to improve the navigation decision to lead the student in a personalized way, adding to their biggest gains learning process. The original HITS developed for web platform has been adapted using technologies that enable the evolution system and the integration of the system settings for navigation mid-level, system without adaptive capacity, and the smart navigation were conducted to verify the effectiveness of the proposed system. Data obtained were evaluated by statistical tests with 5% level of significance, which proved the efficiency of the proposed model. / A geração de um padrão de navegação em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) mais próximo das características do estudante é uma questão relevante de pesquisa. Esta dissertação toma como ponto de partida um Sistema Tutor Inteligente (STI) Híbrido já proposto na literatura que utiliza Redes Neurais Artificiais do tipo MLP (Multi Layer Perceptron) e regras de docentes especialistas; e agrega uma metodologia utilizando Equações Diferenciais Parciais (EDP) calculadas pelo método das diferenças finitas, com o objetivo de melhorar a decisão de navegação, para conduzir o estudante de forma personalizada, agregando melhores ganhos ao seu processo de aprendizado. O STI original, desenvolvido para plataforma web, foi adaptado utilizando tecnologias que possibilitem a evolução do sistema e a integração a Ambientes Virtuais de Aprendizagem, como o Moodle, por exemplo. Experimentos com o sistema em configurações para a navegação nível médio (sistema sem capacidade adaptativa) e a navegação inteligente foram realizados para verificação da efetividade do sistema proposto. Os dados obtidos foram avaliados por meio de testes estatísticos com nível de significância de 5%, que comprovam a eficiência do modelo proposto.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_pedro_quindere.pdf: 1753745 bytes, checksum: 1a9e14157501ea719da0e4e18d0479eb (MD5) Previous issue date: 2008-02-23 / In the context of efficient information transmission among people and, particularly in the helping of learning and training processes, this investigation presents results on the use of the technology of Hybrid Intelligent Tutoring Systems, based on artificial neural networks and expert rules, developed by Martins [MEA 2004], Melo [MEL 2003] and Meireles [MEI 2003]. Due to the fact that, in its initial empirical validation, neural training data has been originated from courseware in Introduction to Data Processing , some doubts have remained on the applicability of the trained neural network to other scenarios. The present production has approached these issues by the formalization of the content format and by presenting promising empirical results in two other scenarios: Scientific Methodology and Biological Rhythms . Results were analyzed by non-parametric methods with 5% significance. They reinforce the hypotheses that the studied tutoring system is efficient, able to reduce differences of distinct groups and shows thematic adaptability actually / No contexto da transmissão eficiente de informação entre pessoas, particularmente no auxílio a processos de ensino-aprendizagem e treinamento empresarial, este trabalho apresenta resultados da investigação do uso da tecnologia de Sistemas Tutores Inteligentes Híbridos, baseada em redes neurais artificiais e regras de especialistas, desenvolvida por Martins [MEA 2004], Melo [MEL 2003] e Meireles [MEI 2003]. Por utilizar, em sua validação empírica inicial, dados de treinamento neural provenientes de conteúdo na área de Introdução ao Processamento de Dados , restaram dúvidas sobre a aplicabilidade da rede neural treinada a outros cenários. Esta pesquisa aborda tais questões, formalizando requisitos de formatação dos conteúdos e apresentando resultados promissores em dois outros cenários distintos: Metodologia Científica e Ritmos Biológicos . Os dados obtidos são analisados através de métodos não-paramétricos e nível de significância de 5%, sugerindo que o sistema tutor ensina eficientemente, uniformiza grupos distintos de indivíduos e realmente apresenta adaptabilidade temática