?rea de concentra??o: Educa??o e Tecnologias aplicadas em Institui??es Educacionais. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-04-12T14:17:26Z
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Previous issue date: 2017 / Uma das formas de se gerar conte?do adaptado ao estudante passa, primeiro, pela detec??o
dos Estilos de Aprendizagem (EA). A teoria dos EA presume que cada aluno tem caracter?sticas
pr?prias que o distingue dos demais. A partir dos EA, o Sistema Adaptativo e
Inteligente para Educa??o (SAIE) de Dor?a foi idealizado. Seu trabalho objetiva apresentar
uma solu??o estoc?stica para provimento de adaptatividade e customiza??o de Sistemas
Educacionais por meio da modelagem probabil?stica dos EA. Em s?ntese, seu SAIE visa
modelar o estudante, coletando e atualizando seus dados, de forma a descobrir seu EA.
Com este fim, o sistema, durante suas itera??es, submete o aluno a avalia??es e, caso as
notas sejam insatisfat?rias, o sistema realiza a atualiza??o do modelo do estudante (ME)
por meio do Aprendizado por Refor?o (AR). Contudo, AR ? considerada uma t?cnica lenta
de aprendizado que demanda muito tempo para ajustar o elemento a ser otimizado. Por
sua vez, a t?cnica Dynamic Scripting (DS), uma varia??o da t?cnica de AR, apresenta alta
velocidade de converg?ncia, mesmo em ambientes din?micos. DS ? popularmente utilizada
na IA de Jogos e consiste em um conjunto de Regras sobre um dom?nio, estruturadas
por uma condi??o e uma a??o. Sua forma de aprendizagem atrela um peso a cada regra,
o qual determina a qualidade da regra, frente ? sua condi??o, e uma probabilidade da
mesma ser aplicada. A condi??o de uma regra ? a representa??o de uma situa??o poss?vel
no sistema, e sua a??o ? a interven??o gerada no sistema durante a sua aplica??o. Este
trabalho prop?e o aperfei?oamento do SAIE citado, utilizando uma adapta??o do DS, com
os objetivos de acelerar a converg?ncia do sistema, reduzir os Problemas de Aprendizagem
(PA) e aumentar a nota do estudante. Adicionalmente, devido a caracter?stica din?mica do
DS, este trabalho realiza experimentos em situa??es em que o EA Real (EAr) dos alunos
variam ao longo do processo de ensino/aprendizagem. A pesquisa parte da elabora??o das
regras e implementa??o da estrutura do DS, avan?ando para a substitui??o do m?dulo
de AR pelo DS no SAIE de Dor?a. Realizaram-se 30 testes para cada uma das 16 Combina??es
de EA (CEA), 16*30 testes para cada uma das 4 abordagens: Dor?a-Est?tico,
Dor?a-Din?mico, DS-Est?tico e DS-Din?mico. Nos testes din?micos, modificou-se o EAr a
cada 150 intera??es, de forma que ap?s 300 intera??es, o sistema deve convergir para uma
CEA oposta ? inicial. Resultados preliminares, em compara??o ? abordagem da literatura,
apresentaram uma redu??o m?dia nos PA de 35.8% para os testes din?micos e de 54.1%
para os testes est?ticos. Quando o EA Probabil?stico (EAp) inicial ? exatamente igual ao
EAr, verificou-se que a abordagem proposta apresentou em m?dia 6 erros na atualiza??o
do ME, enquanto a abordagem da literatura apresentou, em m?dia, 23 erros. Verificou-se,
portanto, que, preliminarmente, a proposta obteve resultados promissores. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / One of the ways to generate the content adapted to the student passes, first, by the
detection of Learning Styles (LS). The LS theory assumes that every time you have
distances. From the LS, the Adaptive and Intelligent System for Education (AISE) of
Dor?a was idealized. His work aims to present a stochastic solution for the provision of
adaptability and customization of Educational Systems through the probabilistic modeling
of LS. In summary, your AISE visa model, offering and updating your data, in order to
discover your LS. To this end, the system, during its iterations, submits the student to
the evaluation and, in case of notes and dissatisfactions, the system performs an updating
of the student model (ME) through Reinforcement Learning (RL). However, RL is a slow
learning technique that requires a lot of time to adjust the element to be optimized. In
turn, a Dynamic Scripting (DS) technique, a variation of the RL technique, presents a high
speed of convergence, even in dynamic environments. DS is popularly used in Artificial
Intelligence of Games and consists of a set of Rules on a domain, structured by a condition
and an action. Its form of learning brings a weight to each rule, which determines a quality
of the rule, in front of its condition, and a probability of the same company. The condition
of a rule is a representation of a good situation, and its action is an intervention generated
without system during its application. This work proposes the improvement of the SAIE
mentioned, the use of an adaptation of the DS, with the objectives of accelerating the
convergence of the system, reduce the Learning Problems (PA) and increase student grade.
In addition, due to the dynamic nature of the DS, this work performs tasks in situations in
which students? real LS (LSr) vary throughout the teaching / learning process. A research
of elaboration of the rules and implementation of the structure of the DS, advancing to
the substitution of the RL module by the DS without AISE of Dor?a. A total of 30 tests
were performed for each of the 16 AE combinations (CEA), 16 * 30 testicles for each
of the 4 approaches: Dorca-Static, Dynamic Doric, DS-Static and DS-Dynamic. In the
dynamic tests, the LSr was modified every 150 interactions, so that after 300 interactions,
the system must converge to a CEA opposite to the initial one. Preliminary results, in
literature comparison, presented a mean reduction in BP of 35.8 % for dynamic tests and
54.1 % for static tests. When the initial Probabilistic LS (LSp) is exactly the same as
the LSr, it was verified that the proposed approach presented on average 6 errors in the
updating of the ME, while a literature approach presented, on average, 23 errors. It was
therefore found that a proposal had obtained promising results in the first place.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1648 |
| Date | 08 November 2017 |
| Creators | Silva, J?lio C?sar da Costa |
| Contributors | Pitangui, Cristiano Grij?, Teixeira, Josiane Magalh?es, Assis, Luciana Pereira de, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Pitangui, Cristiano Grij? |
| 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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