Avanços na recomendação personalizada de objetos de aprendizagem através da utilização de meta-heurísticas clássicas associadas aos Problemas de Cobertura de Conjuntos e de Máxima Cobertura: Uma análise experimental - Belizário Júnior, Clarivando Francisco; Dorça, Fabiano; Andrade, Alessandro Vivas; Assis, Luciana Pereira (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2020)
Uma limitação dos sistemas de recomendação é não garantir que os objetos de aprendizagem (OAs) recomendados cobrem todos os conceitos que o estudante precisa aprender. Para lidar com esse desafio, neste artigo, o Problema de Recomendação de Objetos de Aprendizagem (PROA) é formulado como o Problema de Cobertura de Conjuntos e um problema similar ao Problema de Máxima Cobertura, ambos da classe NP-Hard. Adaptam-se meta-heurísticas gulosas e evolucionárias mostrando que elas são apropriadas para a solução do PROA. Este artigo contribui com o estado da arte com uma recomendação de OAs mais personalizada usando uma ontologia que modela as necessidades de conhecimento do estudante e o seu estilo de aprendizagem.