Métodos de classificação aplicados à detecção automática de Estilos de Aprendizagem em um ambiente real de ensino - Ferreira, Lucas Daniel; Gazzola, Murilo G.; Ferrari, Deborah V.; Zupelari, Marina M.; Paiva, Paula; Rodrigues-Jr., Jose F. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2017: Anais do XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2017.1517, 2017)
A detecção automática de Estilos de Aprendizagem é um ativo tópico de pesquisa na área de computação aplicada ao contexto educacional, porém, grande parte dos trabalhos existentes não é conclusiva com relação a diferentes métodos de classificação aplicados neste cenário. Neste trabalho, portanto, são avaliados quatro algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente para a tarefa de classificação, a fim de se identificar os Estilos de Aprendizagem dos estudantes em um ambiente real de aprendizado eletrônico, de acordo com o modelo de Felder e Silverman. Como resultado, os experimentos indicaram que um único método não é suficiente para a correta classificação em todas as dimensões, sendo que o melhor cenário contempla o uso de, pelo menos, dois classificadores diferentes.