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Previous issue date: 2009-11-28 / Brazilian students have achieved poor results in the National Student Performance Exam (ENADE) in 2006. ENADE has shown reading is badly cultivated among undergraduates. The low interest on reading is justified by the fact that most of students have jobs and are enrolled in evening courses, without enough time to studies. The current research proposes the use of intelligent tutoring systems to improve student reading comprehension. The main goal is to develop the technique of underlining among undergraduates to assist
in the analysis of academic texts. Two groups of students, A and B, participated in data collection. The difference between the groups is the amount of exercises performed in each group. Students of Group A have received 20 exercises with four levels of difficulty. In Group B, an Artificial Neural Network, Multilayer Perceptron (MLP), decides the amount of exercises that the student must perform at each level of difficulty by controlling what is the next exercise after each exercise is finished. The approach used in Group B adapts
to the characteristics of knowledge retention of each student. Therefore, the tutoring system adapts the degree of exercise difficulty to the student. Statistical data analysis has indicated significant differences between groups A and B. / Os estudantes universitários brasileiros apresentaram baixos índices de leitura no Exame Nacional de Desempenho (ENADE) em 2006. O ENADE mostrou que o hábito de ler é pouco cultivado entre os universitários. O pouco interesse pela leitura é justificado pelo fato de que maioria dos estudantes
são trabalhadores matriculados em cursos noturnos, com pouco tempo para se dedicar aos estudos. Esta pesquisa propõe o uso de sistemas tutores inteligentes para auxiliar universitários na compreensão de leitura. O objetivo
do sistema tutor proposto é desenvolver a técnica de sublinhamento dos universitários para auxiliar na análise de textos acadêmicos. Dois grupos de estudantes, A e B, participaram da coleta de dados. A diferença entre os grupos
reside na quantidade de exercícios realizados em cada grupo. O grupo A realizou 20 exercícios com quatro níveis de dificuldade. No grupo B a Rede Neural Artificial Multilayer Perceptron (MLP) decide a quantidade de exercícios que
o estudante deve realizar em cada nível de dificuldade. A abordagem utilizada no grupo B adapta-se às características de retenção de conhecimento de cada estudante. Com isso, o sistema tutor se adapta ao grau de dificuldade ou facilidade
do estudante. Por meio de estudo comparativo, a análise estatística dos dados indicou diferenças significativas entre os grupos A e B.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/991 |
| Date | 28 November 2009 |
| Creators | BORGES, Fabrícia Neres |
| Contributors | BRITO, Leonardo da Cunha |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação, UFG, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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