Uma abordagem de redes quantizadas e objetos multiformes para modelagem de domínio em sistemas de tutoria inteligentes

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Os Sistemas de Tutoria Inteligentes (STI) e os Sistemas de Hipermídia Adaptativa (SHA) no contexto educacional surgiram com o objetivo de promover ambientes adaptáveis aos diversos perfis de estudantes. Em pesquisas recentes, percebe-se uma tendência de união dessas duas áreas em favor de ambientes mais inteligentes e com um maior poder de adaptação. Nesse sentido, o objetivo principal desta tese foi propor uma modelagem do domínio de conhecimento de um STI baseado em uma arquitetura que considerasse estratégias pedagógicas distintas e que contemplasse objetos de aprendizagem adaptativos. A modelagem foi discutida em três níveis (fina, média e grossa) e a solução proposta envolveu a utilização de Redes Quantizadas em que a quantização foi realizada por meio das características dos nodos e não pela conexão existente entre eles. Para a modelagem fina foram utilizados Objetos de Aprendizagem Multiformes (OAM). A modelagem foi testada e avaliada por três especialistas. Também foram realizadas simulações computacionais nas quais se estudou a estabilidade do modelo e os percursos de aprendizagem sugeridos em diferentes situações. A conclusão final foi que o modelo construído respondeu bem às situações a que foi submetido, oferece controles suficientes para atuação de agentes pedagógicos e é bastante flexível no sentido de agregar novas estratégias pedagógicas.

ASSUNTO(S)

multiform learning object quantized network sistema de tutoria inteligente rede quantizada engenharia mecanica objeto de aprendizagem multiforme intelligent tutoring system

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