Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-21T00:25:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1
233639.pdf: 1165569 bytes, checksum: 176b95a00943f6f841780ff70a1c523b (MD5) / A inteligência artificial é uma área intimamente relacionada ao processo de aprendizado humano. Uma das suas diversas áreas, a de Sistemas especialistas, confere capacidades de um especialista humano a um sistema computacional aumentando exponencialmente suas capacidades. Um especialista humano tem as suas capacidades normalmente condicionadas a sua própria condição humana, ou seja, capacidade de análise influenciada por fatores externos e uma capacidade limitada de armazenamento e recuperação de grandes massas de informação. O sistema especialista é justamente uma ferramenta que oferece ao especialista humano esses dois recursos, ou seja, capacidade de analises complexas e armazenamento de grandes volumes de dados, visto que este tem suas capacidades notoriamente limitadas se comparadas às capacidades do computador. A criação de tais sistemas especialistas voltados para a área de educação tem mostrado grandes possibilidades de pesquisa e resultados práticos. A utilização dos recursos da tecnologia associados às práticas de ensino-aprendizagem do Ensino a Distancia já é uma realidade. Invariavelmente esses recursos têm em seus fundamentos técnicas de um sistema especialista.
A agregação do conhecimento de vários especialistas em Estatística, juntamente com uma interface aberta para a Internet, é subsídio básico para a construção do módulo proposto nessa pesquisa. Esse módulo irá integrar-se ao SestatNet (Sistema de Especialista de Ensino-Aprendizagem de Estatística) que é um sistema desenvolvido no Laboratório de Estatística Aplicada # LEA- na Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC.
Este módulo aborda a técnica multivariada chamada de análise por componentes principais provendo ao aluno os conhecimentos e procedimentos estatísticos para avaliar a associação entre um conjunto de variáveis quantitativas, seguindo as bases pedagógicas que norteiam o projeto do sistema SESTATNET.
The artificial intelligence is an area intimately related to the process of human learning. One of its several areas, the one of specialist Systems, gives capabilities of a human specialist to a computing system increasing exponentially its capabilities. A human specialist has its capacities usually conditioned to his own human condition, i.e., analysis capability influenced by external factors and a limited capacity of storage and recovery of great masses of information. The specialist system is exactly a tool that offers to the human specialist those two resources, in other words, capability of complex analysis and storage of great volumes of data, given that the later has its capabilities flagrantly limited if compared to the capacities of the computer. The creation of such specialist systems towards the education area it has been showing great research possibilities and practical results. The use of technology resources associated to the practices of teaching-learning of the E-Learning it is already a reality. Invariably those resources have in its fundamentals, techniques of a specialist system.
The aggregation of the several specialists' knowledge in Statistics, together with an open interface for Internet, it is basic subsidy for the construction of the module proposed in this research. This module will integrate into SestatNet (System of Specialist of Teaching-learning of Statistics) that is a system developed at Applied Statistics Laboratory - LEA - in the Federal University of Santa Catarina - UFSC.
This module approaches the technique multi-varied called analysis by main components providing to the student the knowledge and statistical procedures to evaluate the association among a group of quantitative variables, following the pedagogic bases that orientate the project of the system SESTATNET.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/85866 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Pavan, Marcus Vinicius |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Nassar, Silvia Modesto |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 104 f.| il. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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