Integração de soluções de Sequenciamento Curricular Adaptativo ao Moodle
Resumo
Os Sistemas Inteligentes e Adaptativos de ensino contribuem com o aprendizado e facilitam o trabalho dos professores e tutores. Existem muitas abordagens para recomendação de objetos de aprendizado, mas poucas soluções estão disponíveis para uso em LMSs populares, como o Moodle. Este trabalho apresenta uma proposta de recuperação e tratamento de dados dos alunos para alimentar um sistema de Sequenciamento Curricular Adaptativo (SCA).Foi desenvolvido um plugin para o Moodle que utilizada uma abordagem evolutiva para sequenciamento considerando características do curso, do aluno e dos materais disponíveis. A proposta foi avaliada utilizando uma prova de conceito.
Referências
Arsovic, B. and Stefanovic, N. (2020). E-learning based on the adaptive learning model: case study in Serbia. S ̄adhan ̄a, 45(1):266.
Dresch, A., Lacerda, D. P., and Antunes), J. A. V. A. J. J. (2015). Design Science Research: Método de Pesquisa para Avanço da Ciência e Tecnologia. Bookman Editora Google-Books-ID: M63XDwAAQBAJ.
Dwivedi, P., Kant, V., and Bharadwaj, K. K. (2018). Learning path recommendation based on modified variable length genetic algorithm. Education and Information Technologies, 23(2):819–836.
Felder, R. M. (1988). LEARNING AND TEACHING STYLES IN ENGINEERING EDUCATION. Eng Educ, page 11.
Hong, S., Kwon, H.-G., and Han, H. (2022). An Exploratory Study on Online Education Scaffolding Stategy and Effect at the University Using a Systematic Review. Journal of Digital Convergence, 20(4):63–72. Publisher: The Society of Digital Policy and Management.
Júnior, C. P., Júnior, C. F. B., Araújo, R. D., and Dorça, F. A. (2020). Personalized Recommendation of Learning Objects Through Bio-inspired Algorithms and Semantic Web Technologies: an Experimental Analysis. In Anais do Simpósio Brasileiro de Informatica na Educação, pages 1333–1342. SBC. ISSN: 0000-0000.
Kabudi, T., Pappas, I., and Olsen, D. H. (2021). AI-enabled adaptive learning systems: A systematic mapping of the literature. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2:100017.
Limongelli, C., Sciarrone, F., and Giulia Vaste (2011). Personalized e-learning in Moodle: the Moodle ls System - Learning & Technology Library (LearnTechLib).
Marante, Y., Silva, V. A. A. d., Jr, J. G., Vitor, M. A., Martins, A. F., and Souza, J. F. D. (2020). Evaluating Educational Recommendation Systems: a systematic mapping. In Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 912–921. SBC. ISSN: 0000-0000.
Martins, A. F., Machado, M., Bernardino, H. S., and de Souza, J. F. (2021). A comparative analysis of metaheuristics applied to adaptive curriculum sequencing. Soft Computing, 25(16):11019–11034
Melo, S. L. d., Sousa, R. M. d. S., and Lima, L. V. (2021). Arquitetura de um sistema tutor inteligente para recomendação personalizada de objetos de aprendizagem considerando a teoria dos mapas de conhecimentos estruturados. Research, Society and Development, 10(16):e518101623831–e518101623831. Number: 16.
Morze, N., Varchenko-Trotsenko, L., Terletska, T., and Smyrnova-Trybulska, E. (2021). Implementation of adaptive learning at higher education institutions by means of Moodle LMS. Journal of Physics: Conference Series, 1840(1):012062. Publisher: IOP Publishing.
Nunamaker, J. F., Chen, M., and Purdin, T. D. (1990). Systems Development in Information Systems Research. Journal of Management Information Systems, 7(3):89–106. Publisher: Routledge eprint: https://doi.org/10.1080/07421222.1990.11517898.
Rogowsky, B. A., Calhoun, B. M., and Tallal, P. (2020). Providing instruction based on students’ learning style preferences does not improve learning. Frontiers in Psychology, 11:164.
Shamsuddin, N. and Kaur, J. (2020). Students’ learning style and its effect on blended learning, does it matter?. International Journal of Evaluation and Research in Education, 9(1):195–202.
Shchedrina, E., Valiev, I., Sabirova, F., and Babaskin, D. (2021). Providing Adaptivity in Moodle LMS Courses. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), 16(02):95–107. Number: 02.
Silva, V. A., Ferreira, H. N. M., Torres, A. d. A., and Rodrigues, F. C. (2021). Math Suggestion: Uma Ferramenta de Recomendação de Objetos de Aprendizagem Fundamentada nos Princípios das Avaliações de Autoeficácia e Análise de Desempenho. In Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 237–248. SBC. ISSN: 0000-0000.
Yang, Y.-z., Zhong, Y., and Wo ́zniak, M. (2021). Improvement of Adaptive Learning Service Recommendation Algorithm Based on Big Data. Mobile Networks and Applications, 26(5):2176–2187.