Proposta de uma Abordagem Computacional para Detecção Automática de Estilos de Aprendizagem Utilizando Modelos Ocultos de Markov e FSLSM - Sena, Edson; Vivas, Alessandro; Assis, Luciana; Pitangui, Cristiano (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2016: Anais do XXVII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2016)
Um dos desafios atuais é desenvolver tecnologias computacionais que sejam capazes de atender corretamente aos métodos de ensino e aprendizagem. Para que isso ocorra, é fundamental que os ambientes virtuais forneçam conteúdo adequado, além de serem dinâmicos e adaptáveis às necessidades e interesses dos estudantes. Este trabalho tem como objetivo, apresentar uma abordagem probabilística, que combina o modelo proposto por Felder e Silverman (FSLSM) para estilos de aprendizagem, com as técnicas de inferência probabilística dos Modelos Ocultos de Markov (HMM), a fim de realizar o processo de inferência da preferência do aluno por um determinado estilo de aprendizagem.