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Previous issue date: 2014-12-03 / Aspects of social tagging have been studied in the last years aiming at addressing concepts, applicability and techniques related to the generation and management of tags as key elements for the resource research and classification. Social tagging has been recognized as an important alternative for the description of resources available on the Web. Concerning on the rapid growth of resources and their information on the Web, it has become increasingly difficult to find and organize such massive data by traditional methods as based on directories classification. The process of social tagging has been investigated to improve the cataloging of resources, being recommendation algorithms of tags, visualization techniques and automatic generation of tags, among others have been explored for this purpose. Within the e-learning context, the social tagging may assist on building of metadata of learning objects. Thus, all the advantages linked to this model of resources organization, has emerged as solutions for e-learning systems. The main contribuition of a teaching-learning environment is the creation, storing and maintenance of the catalog of learning resources that can be checked and updated continuously. This work proposes a tags recommendation system, improving the process of cataloguing of learning resources on the web. Three experiments were carried out with technician students of a informatics course to validate the proposal: the first one examined the social tagging activity without using the tag recommendation system; the second one was conducted to evaluate the tagging activity, but including the tags recommendation system; and the third one verified the students navigation from the tagged resources created from the first and the second experiment, in order to check that the support of the recommendation was effective in the descriptor vocabulary of the resource. / Aspectos da marca¸c ao social t em sido estudados nos ´ultimos anos com o objetivo de abordar conceitos, aplicabilidade e t´ecnicas relacionadas `a gera¸c ao e gest ao de tags como elementos-chave para a pesquisa de recursos e classifica¸c ao. A marca¸c ao social tem sido reconhecida como uma importante alternativa para a descri¸c ao dos recursos dispon´ıveis na Web. No que diz respeito sobre o r´apido crescimento dos recursos e suas informa¸c oes na Web, tornou-se cada vez mais dif´ıcil de encontrar e organizar essa grande massa de dados por m´etodos tradicionais com base na classifica¸c ao em diret´orios. O processo de marca¸c ao social tem sido investigado para melhorar a cataloga¸c ao de recursos, sendo que estrat´egias como algoritmos de recomenda¸c ao de tags, t´ecnicas de visualiza¸c ao e gera¸c ao autom´atica de tags, entre outras foram exploradas para esta finalidade. Dentro do contexto de e-learning, a marca¸c ao social pode ajudar na constru¸c ao de metadados de objetos de aprendizagem. Assim, todas as vantagens associadas a este modelo de organiza¸c ao de recursos, surgiu como solu¸c ao para sistemas de e-learning. A principal contribui¸c ao de um ambiente de ensino-aprendizagem ´e a cria¸c ao, armazenamento e manuten¸c ao do cat´alogo de recursos de aprendizagem que pode ser verificado e atualizado continuamente. Este trabalho prop oe um sistema de recomenda¸c ao de tags, melhorando o processo de cataloga¸c ao de recursos de aprendizagem na Web. Tr es experimentos foram realizados com os alunos de um curso t´ecnico de inform´atica para validar a proposta: o primeiro examinou a atividade de marca¸c ao social sem usar o sistema de recomenda¸c ao de tags; o segundo foi realizado para avaliar a atividade de marca¸c ao, mas incluindo o sistema de recomenda¸c ao de tags; e o terceiro verificou a navega¸c ao dos estudantes a partir dos recursos marcados e criados a partir do primeiro e do segundo experimentos, a fim de verificar que o apoio da recomenda¸c ao foi eficaz no vocabul´ario descritor dos recursos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/631 |
| Date | 03 December 2014 |
| Creators | Amaral, Anderson Roque do |
| Contributors | Zaina, Luciana Aparecida Martinez, Bressan, Graça, Gonzalez, Sahudy Montenegro |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (Campus SOROCABA), UFSCar, BR |
| 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:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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