Aprimorando a experiência de aprendizado em ambientes online massivos: o papel dos sistemas de recomendação

• Wilson M. Sanches FURG
• Fabiana Z. Ferreira FURG
• Paulo J. D. O. Evald UFPel
• André P. Vargas FURG
• Jean L. Bez URI
• Silvia S. da C. Botelho FURG

DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2023.234741

Resumo

O uso de ambiente massivo tem sido utilizado na educação, pois neste ambiente provê uma grande coleção de exercícios aos estudantes. Neste trabalho é proposto um sistema de recomendação para uso em juiz online nos ambientes de ensino massivo. O método proposto recomenda problemas considerando as habilidades e motivação do usuário, ou seja, recomenda exercícios resolvidos por outros usuários com habilidades e motivação semelhantes. Para tal, o método tradicional de filtragem colaborativa com uma medida de similaridade adaptada ao domínio atual foi adotado. Os efeitos das configurações da matriz usando métricas de Precisão e Recall são analisados.

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