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AdaptMLearning: uma proposta de sistema de aprendizagem adaptativo e inteligente (2013)

  • Authors:
  • Autor USP: OLIVEIRA, IVAN CARLOS ALCÂNTARA DE - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PTC
  • Subjects: APRENDIZAGEM (SISTEMAS); FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL); PERFORMANCE; TECNOLOGIA
  • Language: Português
  • Abstract: Sistemas de Aprendizagem Adaptativos e Inteligentes, tema de pesquisa recente no mundo, são ambientes com arquitetura e algoritmos específicos, que consideram as características individuais de cada estudante para selecionar o objeto de aprendizagem mais adequado a ser oferecido ao aluno. O rápido desenvolvimento da infraestrutura sem fio e o amplo uso de dispositivos móveis na vida diária das pessoas motivam as pesquisas relativas ao uso desses dispositivos na educação, proporcionando o m-learning. Assim, relacionado a essas linhas de pesquisa, este trabalho propõe a arquitetura AdaptMLearning, elaborada para prover a aprendizagem em plataformas móveis e não móveis, considerando a seleção de objetos de aprendizagem que melhor se adaptam a diversos aspectos, tais como: dados sobre a tecnologia utilizada para acesso; informações sobre o estilo de aprendizagem de um estudante; desempenho e tempo associados à interação do estudante com o objeto de aprendizagem; conhecimentos adquiridos pelo estudante em consonância ao conteúdo do curso; e a garantia de que não só o professor possa configurar as adaptações a serem oferecidas ao seu curso, como também o aluno tenha a possibilidade de informar sua preferência pelos tipos de mídia. Essa arquitetura é baseada no modelo de referência AHAM para sistemas adaptativos AEHS, contemplando a quádrupla: espaço do conhecimento, modelo do usuário, observações e modelo de adaptação, referente à definição lógica desses sistemas. Na AdaptMLearning, foram desenvolvidos alguns algoritmos, utilizando-se o modelo FSLSM, relacionado aos estilos de aprendizagem de um estudante e o padrão IEEE 1484 para catalogação dos objetos de aprendizagem e uso de alguns atributos de suas categorias, associados às dimensões dos estilos de aprendizagem do modelo FSLSM.O algoritmo calcula um peso para um objeto catalogado em cada dimensão e permite uma busca pelo objeto mais adequado ao estilo do estudante, além de usar a computação fuzzy, para avaliar se o estudante pode sofrer mudanças no seu estilo, deve receber reforço ou necessita de um reestudo em determinado assunto de um curso, por meio de resultados obtidos com o tempo de estudo e desempenho. Também, este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um simulador para a arquitetura AdaptMLearning e seus algoritmos, realizada utilizando diversos cenários de simulação, envolvendo estudantes, cursos e tecnologias com diferentes configurações. Assim sendo, com base nos resultados obtidos por meio da avaliação, foi possível discutir, analisar e identificar o potencial de uso da AdaptMLearning e de seus algoritmos em uma situação real para elaboração de um ambiente de aprendizagem ou agregação a um ambiente existente.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 15.05.2013
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA, Ivan Carlos Alcântara de. AdaptMLearning: uma proposta de sistema de aprendizagem adaptativo e inteligente. 2013. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26122013-150826/. Acesso em: 13 maio 2024.
    • APA

      Oliveira, I. C. A. de. (2013). AdaptMLearning: uma proposta de sistema de aprendizagem adaptativo e inteligente (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26122013-150826/
    • NLM

      Oliveira ICA de. AdaptMLearning: uma proposta de sistema de aprendizagem adaptativo e inteligente [Internet]. 2013 ;[citado 2024 maio 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26122013-150826/
    • Vancouver

      Oliveira ICA de. AdaptMLearning: uma proposta de sistema de aprendizagem adaptativo e inteligente [Internet]. 2013 ;[citado 2024 maio 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26122013-150826/

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