Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-05-02T22:30:08Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
samuel_henrique_falci.pdf: 1834360 bytes, checksum: 4a13b8b43d407ce67debbdcdfeb51b55 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2018-05-04T16:19:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
samuel_henrique_falci.pdf: 1834360 bytes, checksum: 4a13b8b43d407ce67debbdcdfeb51b55 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T16:19:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
samuel_henrique_falci.pdf: 1834360 bytes, checksum: 4a13b8b43d407ce67debbdcdfeb51b55 (MD5)
Previous issue date: 2017 / Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) / Este trabalho tem por objetivo apresentar solu??es para o aperfei?oamento do ensino
atrav?s das plataformas de ensino ? dist?ncia. Com o avan?o tecnol?gico, a procura por
esta modalidade de ensino vem crescendo significativamente, por?m, alguns problemas
podem ser observados, como o abandono do curso ou o insucesso no aprendizado do
estudante. Na tentativa de minimizar problemas como este citado, algumas abordagens
vem sido propostas. Dentre elas, algumas fazem uso de conceitos conhecidos como Estilos
de Aprendizagem para definir as prefer?ncias de aprendizagem de cada aluno. Os Estilos de
Aprendizagem defendem que cada indiv?duo possui caracter?sticas pessoais para o processo
de aprendizagem e quando o m?todo de ensino n?o coincide com esta prefer?ncia, o aluno
pode apresentar problemas para assimilar o conte?do. Para minimizar estes problemas, a
proposta deste trabalho analisou outras abordagens j? existentes na literatura e os modificou
para poss?veis melhorias. Sendo assim, este trabalho fez uso de t?cnicas de Intelig?ncia
Artificial, L?gica Fuzzy e Aprendizagem por Refor?o para detectar automaticamente os
Estilos de Aprendizagem de alunos simulados computacionalmente. A partir desta detec??o
um curr?culo personalizado pode ser desenvolvido para cada aluno de Plataformas de
Ensino ? Dist?ncia de acordo com as suas prefer?ncias de aprendizagem. As t?cnicas
utilizadas nesta abordagem demonstraram melhorias significativas ao se comparar com
outra abordagem espec?fica presente na literatura. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / This paper aims to show solutions for the improviment in education through the distance
learning platform. Along with the technological progress, the search for this modality
has been growing significantly, however, some problems could be observed, as the course
abandonment or the learning unsuccess by the student. In order to try to minimize these
issues, some approaches have been proposed. Among them, a few use known concepts, as
the Learning Styles, to define the learning preferences of each student. The Learning Styles
advocate that each individual has a personal methodology to the learning process and, when
the education method does not match the student?s preference, he may present problems to
assimilate the content. In order to minimize these issues, this paper analyzed others existing
approaches from the literature and modified them to possible improvement. Then, this
paper has used Artificial Inteligence, Fuzzy Logic and Reinforcement Learning techniques,
in order to detect, automatically, the student?s Learning Styles which was computationally
simulated. With this detection, a personalyzed curriculum could be developed for each
student of the Distance Learning Platform according to their learning preferences. The
techniques applyed in this approach, demonstrate significant improvements when comparing
to another specific approach in the literature.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1657 |
| Date | 07 November 2017 |
| Creators | Falci, Samuel Henrique |
| Contributors | Andrade, Alessandro Vivas, Oliveira, M?rcio Leles Romarco de, Pitangui, Cristiano Grij?, Assis, Luciana Pereira de, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Andrade, Alessandro Vivas |
| Publisher | UFVJM |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| 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 |
Page generated in 0.0028 seconds