Incluir a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) como ag?ncia financiadora. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2017-12-14T16:46:41Z
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Previous issue date: 2017 / Na modalidade de ensino a dist?ncia, os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs)
s?o elementos fundamentais no processo de ensino e aprendizagem, atrav?s da disponibiliza??o
de conte?dos e ?reas de discuss?o e comunica??o entre os atores do processo.
Entretanto, tais ambientes, na sua maioria, caracterizam-se pelo fato de serem
est?ticos, abordando m?todos pedag?gicos gen?ricos atrav?s dos quais estudantes com caracter?sticas
e Estilos de Aprendizagem (EAs) diferentes buscam o conhecimento. Dessa
maneira, ? importante que sejam levados em considera??o os EAs de cada estudante
como forma de tornar a aprendizagem mais eficaz. Question?rios psicom?tricos na maioria
das vezes s?o utilizados para que as caracter?sticas de aprendizagem do estudante
sejam identificadas, por?m nem sempre tais question?rios apresentam resultados precisos
quanto ao EAs de determinado estudante. Assim, faz-se necess?ria a utiliza??o de outras
t?cnicas de detec??o, haja vista que uma identifica??o precisa ? capaz de melhorar
o processo de aprendizagem por meio de escolhas de estrat?gias pedag?gicas melhores. Diante disso, surge a necessidade de utiliza??o de sistemas inteligentes que se adaptem ?s caracter?sticas de aprendizagem do estudante, utilizando como pressupostos as experi?ncias vivenciadas por ele e as an?lises estat?sticas dessas experi?ncias. Isso pode ser feito atrav?s de avalia??es dos EAs apresentados pelo estudante, em que a partir dos resultados um novo modelo de aprendizagem do estudante ? definido para que o conte?do seja disponibilizado de acordo com esse modelo. Nesse intuito a presente abordagem objetivou identificar e corrigir os EAs do estudante por meio da utiliza??o do conceito de M?dia M?vel Exponencialmente Ponderada no processo de decis?o sobre a aplica??o do refor?o de maneira a ajustar o Modelo do Estudante (ME), de modo que os resultados obtidos, ap?s a realiza??o do teste estat?stico n?o-param?trico de Mann-Whitney, mostraram-se significativamente melhores do que os resultados apresentados por Dor?a (2012), cujo trabalho foi refer?ncia para o desenvolvimento desta proposta. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / In Distance Learning, Learning Management Systems (LMS) are extremely important
elements in teaching and learning process, because they can offer content and spaces
of discussion and comunication between people who are part of that process. However
they are static and do not consider students? Learning Styles (LS) to show the content,
they just use the same pedagogical methods for all learners. It is important to consider
students? Learning Styles because this can make the learning process more efective.
Most of the time people use Psychometric Instruments to detect students? preferences,
but sometimes the outcomes of those methods are not precise. Because of this other
techniques of detection of LS can be used to identify precisely the student?s LS and
consequently to choose better pedagogical strategies than when are used manual techniques
of detection of LS. For this reason intelligent systems which adapt to students?
learning characteristics get importance since they use experiences and statistical analysis
over these experiences to be adaptive. It can be done based on learner?s Learning Styles
that are adjusted by a part of the system, then these new LS are used by another
part of the system to select a pedagogical strategy which fit to student?s characteristics.
Thus, this work presents an approach which aimed to identify and to correct the Learning
Styles of the learner using for this the Exponentially Weighted Moving Average
(EWMA) concept. This concept was used to decide if reinforcement signs have to be used
to make the student?s modeling. This approach was tested and the outcomes were submitted
to non parametric test Mann-Whitney which pointed they were significantly better
than the results of Dor?a (2012), whose work was the base of the work presented here.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1528 |
| Date | 28 September 2017 |
| Creators | Ribeiro, Patrick Aur?lio Luiz |
| Contributors | Assis, Luciana Pereira de, Andrade, Alessandro Vivas, Bodolay, Adriana Nascimento, Carvalho, Leonardo Lana de, Andrade, Alessandro Vivas, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Assis, Luciana Pereira de |
| Publisher | UFVJM |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM |
| Rights | A concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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