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Previous issue date: 2018-03-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O e-Learning é a representação tecnológica da Educação a Distância, sendo uma al-ternativa que as pessoas têm encontrado para adquirir conhecimento acadêmico ou extra-curricular. Os usuários desses sistemas podem acessar os conteúdos a qualquer momento e lugar, bastando possuir um dispositivo computacional com acesso à Internet. Todavia, para que essa tecnologia seja ainda mais utilizada, não somente como um complemento, mas também como uma alternativa primária, é necessário tratar diversos desafios da área. O foco das principais tecnologias baseadas na melhoria da educação, por muitos anos, tem sido a transferência de informação baseada na figura central de um professor. Esse aspecto, em conjunto a omissões relevantes, tais como a contextualização da experiência de aprendizagem de acordo com o perfil do aluno, são considerados os principais obstá-culos na adoção do e-Learning. Nesse contexto, um dos desafios mais interessantes nessa área é a seleção de uma sequência de materiais didáticos que considere as características do aluno no momento da entrega de conteúdo didático — Sequência Curricular Adaptativa (SCA). A geração da SCA é considerada um problema da classe NP-Difícil estimulando a utilização de metaheurísticas, particularmente de abordagens de Computação Evoluci-onista, na solução do problema. O presente trabalho propõe uma solução para geração de uma SCA que considere as informações intrínsecas e extrínsecas do aluno. O Algoritmo Presa-Predador foi escolhido para o problema mostrando-se adequado. Os resultados da solução proposta, se deram a partir de experimentos com uma turma real de alunos e mostram que a adaptação proposta, além de conseguir selecionar materiais didáticos que atendam aos objetivos de aprendizagem do aluno, interfere positivamente na qualidade do entendimento dos conceitos. Ademais, o grupo de alunos que recebeu a SCA a par-tir da proposta apresentou menor desistência, sugerindo um fator motivacional. Ainda como contribuição do trabalho, foi gerada uma base de materiais didático que poderá ser utilizada em experimentos futuros, contribuindo para o desenvolvimento da área. / e-Learning is the technological representation of Distance Education, being an alterna-tive that people have found to acquire academic or extracurricular knowledge. The users of these systems can access the contents anytime, anywhere simply by having a computer device with Internet access. However, for this technology to be even more used, not only as a complement, but also as a primary alternative, it is necessary to address several challenges. The focus of the main technologies based on the improvement of education, for many years, has been the transfer of information based on the central figure of a tea-cher. This aspect, together with relevant omissions, such as the contextualization of the learning experience according to the student profile, are considered the main obstacles in e-Learning adoption. One of the most interesting challenges in this field is the selection of the sequence of learning resources that considers learners characteristics at the content delivery time - Adaptive Curriculum Sequence (ACS). The ACS generation is considered a NP-Hard problem, stimulating the use of metaheuristics, particularly of Evolutionary Computing approaches. The present work proposes a solution to generate an ACS that considers the intrinsic and extrinsic information of the learner. The Prey-Predator Al-gorithm was chosen for the problem and it have been proved suitable. The proposed solution results were based on a real learning enviroment (with real learners) and show that the proposed adaptation, besides being able to select learning resources that meet the learners learning goals, positively affects the quality of understanding. Besides, the group of students who received the ACS from the proposal presents less dropout, sugges-ting a motivational factor. In addtion, the database of learning resouces was generated which may be used in future experiments, contributing to the development of this field of research.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/6726 |
| Date | 26 March 2018 |
| Creators | Machado, Marcelo de Oliveira Costa |
| Contributors | Souza, Jairo Francisco de, Berrére, Eduardo, Soares, Stênio Sã Rosário Furtado, Siqueira, Sean Wolfgand Matsui |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| 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 UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
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