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Previous issue date: 2015-03-27 / Existem inúmeros recursos educacionais distribuídos em diferentes repositórios que abordam um conjunto amplo de assuntos e que possuem objetivos educacionais distintos. A escolha adequada desses recursos educacionais é um desafio para os usuários que desejam usá-los para a sua formação intelectual. Nesse contexto surgem os Sistemas de Recomendação para auxiliar os usuários nessa tarefa. Para que seja possível gerar recomendações personalizadas, torna-se importante identificar informações que ajudem a definir o perfil do usuário e auxiliem na identificação de suas necessidades e interesses. O uso constante e cada vez mais intenso de algumas ferramentas tecnológicas faz com que inúmeras informações a respeito do perfil, dos interesses, das preferências, da forma de interação e do comportamento do usuário possam ser identificadas em decorrência da interação espontânea que ocorre nesses sistemas. Esse é o caso, por exemplo, das redes socais. Neste trabalho é apresentada a proposta e o desenvolvimento de uma arquitetura capaz de extrair características do perfil e do contexto educacional dos usuários, através da rede social Facebook e realizar recomendações de recursos educacionais de forma individualizada e personalizada que sejam condizentes com essas características. A solução proposta é apoiada por técnicas de extração de informações e ontologias para a extração, definição e enriquecimento das características e interesses dos usuários. As técnicas de Extração de Informação foram aplicadas aos textos associados às páginas curtidas e compartilhadas por usuários nas suas redes sociais para extrair informação estruturada que possa ser usada no processo de recomendação de recursos educacionais. Já as ontologias foram usadas para buscar interesses relacionados aos temas extraídos. A recomendação é baseada em repositório de objetos de aprendizagem e em repositórios de dados ligados e é realizada dentro das redes sociais, aproveitando o tempo despendido pelos usuários nas mesmas. A avaliação da proposta foi feita a partir do desenvolvimento de um protótipo, três provas de conceito e um estudo de caso. Os resultados da avaliação mostraram a viabilidade e uma aceitação relevante por parte dos usuários no sentido de extrair informações sobre os seus interesses educacionais, geradas automaticamente da rede social Facebook, enriquecê-las, encontrar interesses implícitos e usar essas informações para recomendar recursos educacionais. Foi verificada também a possibilidade da recomendação de pessoas, permitindo a formação de uma rede de interesses em torno de um determinado tema, indicando aos usuários bons parceiros para estudo e pesquisa. / There are several educational resources distributed in different repositories that address to a wide range of subjects and have different educational goals. The proper choice of these educational resources is a challenge for users who want to use them for their intellectual development. In this context, recommendation systems may help users in this task.In order to be able to generate personalized recommendations, it is important to identify information that will help to define user profile and assist in identifying his/her needs and interests. The constant and ever-increasing use of some technological tools allows the identification of different information about profile, interests, preferences, interaction style and user behavior from the spontaneous interaction that occurs in these systems, as, for example, the social networks. This paper presents the proposal and the development of one architecture able to extract users´ profile characteristics and educational context, from the Facebook social network and recommend educational resources in individualized and personalized manner, consistent with these characteristics. The proposed solution is supported by Information Extraction Techniques and ontologies for the extraction, enrichment and definition of user characteristics and interests. The Information Extraction techniques were applied to texts associated with “LIKE” and shared user´s pages on his social networks to extract structured information that can be used in the recommendation process of educational resources, the ontologies were used to search to interests related to extracted subjects. The recommendation process is based on learning objects repositories and linked data repositories and is carried out within social networks, taking advantage of user time spent at the web. The proposal evaluation was made from the development of a prototype, three proofs of concept and a case study. The evaluation results show the viability and relevant users´ acceptance in order to extract information about their educational interests, automatically generated from the Facebook social network, enrich these information, find implicit interests and use this information to recommend educational resources. It was also validated the possibility of people recommendation, enabling the establishment of interest network, based on a specific subject, showing good partners to study and research.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/66 |
| Date | 27 March 2015 |
| Creators | Silva, Crystiam Kelle Pereira e |
| Contributors | Campos, Fernanda Cláudia Alves, Villela, Regina Maria Maciel Braga, Menezes, Victor Stroele de Andrade, Siqueira, Sean Wolfgand Matsui |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| 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 UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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