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Previous issue date: 2018-08-23 / The evolution of models and systems that implement the concepts of Ubiquitous
and Pervasive Computing, particularly in applications that integrates Context-Aware
Computing and mobile computing for personal use, presents opportunities and challenges
in the educational field. Parallel to this evolution and in a complementary way, the models
of computational intelligence are established as important tools for Internet-based services
(solutions that combine applications and services on demand) and support decision systems
applying personification to access information in large volumes of data (Big Data
platforms). From this scenario, this research proposes a computational model that combines
different artificial intelligence methods to aid the personalization of the teaching process
considering interaction in context sensitive computing environments. This computational
model is, mainly, a proposal of computation with focus on the perspective of the student to
participate of educational tasks in different places. As a central element to support the
process of customization and adaptability of student interaction, this research presents a
computational model that combines Artificial Neural Networks, Genetic Algorithms,
Multiagent Systems and Context-Aware Computing. During the investigation of the
dynamics of the computational model, an integration of the central model, a set of rules of
the Multiagent System and an implementation of the proposed Architecture for Context-
Aware Computing were elaborated. The cognitive structure was observed while using by
a group of users in different locations. The observed results reinforce the dynamics
proposed in this research as a viable model for personalization of interactions with
intelligent environments. / A evolução dos sistemas que aplicam os conceitos de computação ubíqua e
pervasiva, principalmente em aplicações de ambientes inteligentes que integram
computação sensível ao contexto e computação móvel de uso pessoal, apresenta
possibilidades e desafios no campo educacional. De forma complementar, os modelos de
inteligência computacional se estabelecem como importantes ferramentas em serviços
baseados em Internet (soluções que combinam aplicações e serviços sob demanda) e
sistemas de suporte a decisão, propiciando personificação no acesso à informação em
elevados volumes de dados (processamento de Big Data). A partir deste cenário, esta
pesquisa propõe um modelo de computação que combina diferentes métodos de
inteligência artificial para auxiliar a personalização do processo de aprendizado
considerando interação em ambientes de computação sensível ao contexto. Este modelo
computacional é, principalmente, uma proposta de computação com foco na perspectiva
do estudante para participação de tarefas educacionais em diferentes locais providos de
inteligência de ambiente. Como elemento central de apoio ao processo de personalização
e adaptatividade da interação do estudante, esta pesquisa propõe um modelo computacional
que combina Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Sistemas Multiagentes e
Computação Sensível ao Contexto. Durante a investigação da dinâmica do modelo
computacional, foi elaborada uma implementação resumida do modelo central, um
conjunto de regras do sistema multiagente e uma implementação da arquitetura proposta
para Computação Sensível ao Contexto. A estrutura cognitiva resultante foi observada
durante a utilização por um grupo de usuários voluntários em diferentes localidades. Os
resultados observados reforçam a dinâmica proposta nesta pesquisa como um modelo
viável para personalização das interações com ambientes inteligentes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3699 |
| Date | 23 August 2018 |
| Creators | Santos, Fernão Reges dos |
| Contributors | Notargiacomo, Pollyana Coelho da Silva, Barbeta, Vagner Bernal, Rossi, Rogério, Lopes, Paulo Batista, Silva, Leandro Augusto da |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, Brasil, Faculdade de Computação e Informática (FCI) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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