Detecção Automática de Estilos de Aprendizagem utilizando Clusterização e Traços de Navegação - Abreu, Rafael Miranda; Pitangui, Cristiano Grijó; Assis, Luciana Pereira de; Andrade, Alessandro Vivas; Silva, Cristiano Maciel da (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2018: Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2018.1363, 2018)
Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem são amplamente utilizados no apoio ao ensino-aprendizagem, contudo, a maioria destes sistemas fornece o mesmo conteúdo de iguais maneiras e formatos a todos os alunos. Há pesquisas que indicam que a oferta de conteúdo personalizado a cada aluno, por meio da detecção de seu Estilo de Aprendizagem, favorece, sobremaneira, o processo de assimilação do aluno. Este trabalho propõe uma abordagem totalmente automática para a detecção de Estilos de Aprendizagem de alunos por meio de suas interações em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Resultados preliminares apontam que a abordagem proposta mostra-se promissora na identificação automática das preferências de aprendizagem dos alunos.