Detecção automática de Estilos de Aprendizagem por meio de técnicas de clusterização e classificação

• Rafael Miranda Abreu Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
• Cristiano Grijó Pitangui Universidade Federal de São João Del-Rei
• Alessandro Vivas Andrade Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
• Luciana Pereira Assis Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri https://orcid.org/0000-0002-7891-7172
• Cristiano Maciel Silva Universidade Federal de São João del Rei

DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1022

Resumo

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%.

Palavras-chave: estilos de aprendizagem, aprendizagem de máquina, sistemas de gerenciamento de aprendizagem

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