Detecção automática de Estilos de Aprendizagem por meio de técnicas de clusterização e classificação - Abreu, Rafael Miranda; Pitangui, Cristiano Grijó; Andrade, Alessandro Vivas; Assis, Luciana Pereira; Silva, Cristiano Maciel (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2020)
Recentemente, os Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem têm sido muito utilizados no apoio à Educação. No entanto, a maioria destes sistemas fornece o mesmo conteúdo de iguais maneiras e formatos a todos os alunos, o que não favorece o processo de ensino-aprendizagem. Neste sentido, este trabalho, baseando-se no modelo de Estilos de Aprendizagem de Felder e Silverman, apresenta uma abordagem automática para a detecção de Estilos de Aprendizagem de estudantes para que o conteúdo ofertado seja modelado de acordo com as preferências dos mesmos. O modelo proposto, fundamentado em técnicas de clusterização e classificação, mostrou-se promissor, alcançando acurácia de detecção de até 90%.