Return to search

A Recommendation system with hybrid content filtering for virtual learning environments as a tool for supporting students and monitoring numerous classes / Um Sistema de recomendaÃÃo com filtragem hÃbrida de conteÃdos para ambientes virtuais de aprendizagem como instrumento de suporte a alunos e acompanhamento de turmas numerosas

The provision of educational sources on the Web through specific portals or by public libraries has given democratic spaces to both students and teachers to support their educational routine. However, it is always a challenge to make all that diversity of resources useful to each individual having into consideration their needs. This dissertation seeks to contribute providing students and teachers with a computational environment to help in the learning process. This solution connected to a Learning Virtual Environment and an Exercise Virtual Environment allows students to have an automatic tutorial support, which has references and content targeted to their learning level. This solution allows to the teachers not only support their didactic work with the students, but also it permits to view the status of each student against curricular elements that should be addressed in the teacherâs discipline. Such approach can help the teacher in making adjustments and improvements to the course. ESignifica, a recommendation system was developed according to the filtering hybrid techniques, that add a content and a collaborative filter as well. The developed solution was tested with a student group from the Calculus subject that belonged to the Electrical Engineering course from the Federal University of Cearà â UFC, academic years 2012, 2013 and 2014. The Recommendation System developed and the experimental results achieved are presented in this dissertation. / A oferta de recursos educacionais na web por meio de portais especÃficos ou de bibliotecas pÃblicas de conteÃdo tem proporcionado espaÃos democrÃticos a alunos e professores no apoio a suas prÃticas acadÃmicas. No entanto, tornar Ãtil a diversidade de recursos disponÃveis levando em consideraÃÃo as necessidades especÃficas de cada indivÃduo à ainda um desafio a enfrentar. Inserindo-se neste contexto, este trabalho, propÃe um ambiente computacional a alunos e professores que seja capaz de sugerir, de maneira seletiva, conteÃdos de apoio ao processo de aprendizagem. Integrando um Ambiente Virtual de Aprendizagem a um Ambiente Virtual de ExercÃcios, o Sistema de RecomendaÃÃo sugere ao aluno referÃncias a conteÃdos adequados ao nÃvel de dificuldade apresentado durante a realizaÃÃo de exercÃcios interativos propostos. AlÃm disso, a partir do rastreamento das interaÃÃes dos alunos com os exercÃcios interativos e compilaÃÃo de resultados, o sistema permite identificar, atravÃs de relatÃrios, os conteÃdos com os quais os alunos vÃm apresentando maiores dificuldades, tanto do ponto de vista individual como coletivo, instrumentalizando professores à realizaÃÃo de medidas proativas. O sistema de recomendaÃÃo desenvolvido, denominado eSignifica, foi especificado segundo as tÃcnicas de filtragem hÃbrida, combinando filtragem de conteÃdo e filtragem colaborativa. A soluÃÃo desenvolvida foi testada com turmas de alunos de uma disciplina de CÃlculo Fundamental do curso de Engenharia ElÃtrica da Universidade federal do Cearà â UFC nos anos letivos de 2012, 2013 e 2014. O Sistema de RecomendaÃÃo desenvolvido e os resultados experimentais alcanÃados demonstraram a possibilidade que um trabalho preventivo pode resultar em um melhor rendimento da turma, assim como apresentar as dificuldades mais relevantes da turma pode servir de auxÃlio ao professor para um planejamento de aulas mais eficaz.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:8711
Date26 August 2014
CreatorsPaulo Andrà Lima Pequeno
ContributorsJosà Marques Soares, Giovanni Cordeiro Barroso, NatÃlia Maria Cordeiro Barroso, Ig Ibert Bittencourt Santana Pinto
PublisherUniversidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia de TeleinformÃtica, UFC, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0884 seconds