Como Formar Grupos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem? Uma Abordagem Híbrida Utilizando Algoritmos Genéticos e Algoritmos de Agrupamento
Resumo
Segundo o Censo de Educação Superior de 2022, houve uma evolução de 189,1% entre os anos de 2018 e 2022 nas matrículas na Educação a Distância (EaD). No contexto da EaD, as turmas podem ser mais volumosas, não existindo uma limitação física imposta por uma sala e as interações necessárias para o ensino sendo facilitadas pela computação. Este trabalho estuda mais uma facilidade computacional, que pode ser inserida no contexto acadêmico, tanto em ambientes EaD quanto presenciais. Portanto, propõese uma metodologia que combina técnicas, o WMH K-means e Algoritmos Genéticos (GA), para criar soluções que buscam otimizar as relações entre os estudantes. A abordagem foi testada com dados gerados probabilisticamente e faz uma análise do método híbrido em relação a uma abordagem apenas por GA. Com o objetivo de possibilitar um ambiente de aprendizado mais eficiente e produtivo.
Palavras-chave:
Grupos, Ambientes Educacionais, Educação
Referências
Awal, G. K. and Bharadwaj, K. K. (2014). Team formation in social networks based on collective intelligence–an evolutionary approach. Applied intelligence, 41:627–648.
Borges, R., Sahlgrrens, O., Koivunen, S., Stefanidis, K., Olsson, T., and Laitinen, A. (2023). Computational team assembly with fairness constraints.
Cunha, F. O. M. and Siebra, C. D. A. (2017). Mapeamento sistematico na literatura academico-cientifica sobre abordagens para formacao de grupos em e-learning. Revista Brasileira de Informatica na Educacao, 24:16.
Das, G. S., Altinkaynak, B., Gocken, T., and Turker, A. K. (2022). A set partitioning based goal programming model for the team formation problem. International Transactions in Operational Research, 29:301–322.
Esgario, J. G. M., da Silva, I. E., and Krohling, R. A. (2019). Application of genetic algorithms to the multiple team formation problem.
Gutierrez, J. H., Astudillo, C. A., Ballesteros-Perez, P., Mora-Melia, D., and Candia-Vejar, A. (2016). The multiple team formation problem using sociometry. Computers & Operations Research, 75:150–162.
Hout, M. C., Papesh, M. H., and Goldinger, S. D. (2013). Multidimensional scaling. WIREs Cognitive Science, 4:93–103.
Junior, C. B. and Dorca, F. (2018). Uma abordagem para a criacao e recomendacao de objetos de aprendizagem usando um algoritmo genetico, tecnologias da web semantica e uma ontologia. In Brazilian symposium on computers in education (SBIE), page 1533.
Kalantzi, M., Polyzou, A., and Karypis, G. (2022). Fern: Fair team formation for mutually beneficial collaborative learning. IEEE Transactions on Learning Technologies, 15:757–770.
Katoch, S., Chauhan, S. S., and Kumar, V. (2021). A review on genetic algorithm: past, present, and future. Multimedia Tools and Applications, 80:8091–8126.
Lappas, T., Liu, K., and Terzi, E. (2009). Finding a team of experts in social networks. In Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pages 467–476.
Miranda, P. B., Mello, R. F., and Nascimento, A. C. (2020). A multi-objective optimization approach for the group formation problem. Expert Systems with Applications, 162:113828.
Pereira, F., Oliveira, E., Fernandes, D., de Carvalho, L. S. G., and Junior, H. (2019). Otimizacao e automacao da predicao precoce do desempenho de alunos que utilizam juizes online: uma abordagem com algoritmo genetico. In Anais do XXX SBIE 2019, page 1451.
Qureshi, M. A., Khaskheli, A., Qureshi, J. A., Raza, S. A., and Yousufi, S. Q. (2023). Factors affecting students’ learning performance through collaborative learning and engagement. Interactive Learning Environments, 31:2371–2391.
Ramos, J. L. C., Santos, L. F. L., Silva, J. C. S., and Rodrigues, R. L. (2020). Identificacao de perfis de interacao de estudantes de Educacao a distancia por meio de tecnicas de agrupamentos. In Anais do XXXI Simposio Brasileiro de Informatica na Educacao, pages 932–941. Sociedade Brasileira de Computacao.
Rubin, P. A. and Bai, L. (2015). Forming competitively balanced teams. IIE Transactions, 47(6):620–633.
Silveira, P. D. N., Carneiro, S., Moreli, J., de Menezes, C. S., and Cury, D. (2022). Smart learning environments em apoio aos ecossistemas de aprendizagem. In Anais SBIE, pages 175–185. Sociedade Brasileira de Computacao - SBC.
Singh, P., Huynh, P. K., Nguyen, D., Le, T., Moreno, W., and Le, T. Q. (2023). Lever multi-criteria integer programming for effective team formation. IEEE transactions on learning technologie (2024).
Singhbaghel, V. and Bhavani, S. D. (2018). Multiple team formation using an evolutionary approach. 2018 11th International Conference on Contemporary Computing, IC3 2018.
Wang, H., Li, J., Song, Y., Huang, J., Li, J., and Chen, Y. (2022). An improved genetic algorithm for team formation problem. Proceedings of the 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2022, pages 774–781.
Zhang, L. and Zhang, X. (2013). Multi-objective team formation optimization for new product development. Computers & Industrial Engineering, 64(3):804–811.
Borges, R., Sahlgrrens, O., Koivunen, S., Stefanidis, K., Olsson, T., and Laitinen, A. (2023). Computational team assembly with fairness constraints.
Cunha, F. O. M. and Siebra, C. D. A. (2017). Mapeamento sistematico na literatura academico-cientifica sobre abordagens para formacao de grupos em e-learning. Revista Brasileira de Informatica na Educacao, 24:16.
Das, G. S., Altinkaynak, B., Gocken, T., and Turker, A. K. (2022). A set partitioning based goal programming model for the team formation problem. International Transactions in Operational Research, 29:301–322.
Esgario, J. G. M., da Silva, I. E., and Krohling, R. A. (2019). Application of genetic algorithms to the multiple team formation problem.
Gutierrez, J. H., Astudillo, C. A., Ballesteros-Perez, P., Mora-Melia, D., and Candia-Vejar, A. (2016). The multiple team formation problem using sociometry. Computers & Operations Research, 75:150–162.
Hout, M. C., Papesh, M. H., and Goldinger, S. D. (2013). Multidimensional scaling. WIREs Cognitive Science, 4:93–103.
Junior, C. B. and Dorca, F. (2018). Uma abordagem para a criacao e recomendacao de objetos de aprendizagem usando um algoritmo genetico, tecnologias da web semantica e uma ontologia. In Brazilian symposium on computers in education (SBIE), page 1533.
Kalantzi, M., Polyzou, A., and Karypis, G. (2022). Fern: Fair team formation for mutually beneficial collaborative learning. IEEE Transactions on Learning Technologies, 15:757–770.
Katoch, S., Chauhan, S. S., and Kumar, V. (2021). A review on genetic algorithm: past, present, and future. Multimedia Tools and Applications, 80:8091–8126.
Lappas, T., Liu, K., and Terzi, E. (2009). Finding a team of experts in social networks. In Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pages 467–476.
Miranda, P. B., Mello, R. F., and Nascimento, A. C. (2020). A multi-objective optimization approach for the group formation problem. Expert Systems with Applications, 162:113828.
Pereira, F., Oliveira, E., Fernandes, D., de Carvalho, L. S. G., and Junior, H. (2019). Otimizacao e automacao da predicao precoce do desempenho de alunos que utilizam juizes online: uma abordagem com algoritmo genetico. In Anais do XXX SBIE 2019, page 1451.
Qureshi, M. A., Khaskheli, A., Qureshi, J. A., Raza, S. A., and Yousufi, S. Q. (2023). Factors affecting students’ learning performance through collaborative learning and engagement. Interactive Learning Environments, 31:2371–2391.
Ramos, J. L. C., Santos, L. F. L., Silva, J. C. S., and Rodrigues, R. L. (2020). Identificacao de perfis de interacao de estudantes de Educacao a distancia por meio de tecnicas de agrupamentos. In Anais do XXXI Simposio Brasileiro de Informatica na Educacao, pages 932–941. Sociedade Brasileira de Computacao.
Rubin, P. A. and Bai, L. (2015). Forming competitively balanced teams. IIE Transactions, 47(6):620–633.
Silveira, P. D. N., Carneiro, S., Moreli, J., de Menezes, C. S., and Cury, D. (2022). Smart learning environments em apoio aos ecossistemas de aprendizagem. In Anais SBIE, pages 175–185. Sociedade Brasileira de Computacao - SBC.
Singh, P., Huynh, P. K., Nguyen, D., Le, T., Moreno, W., and Le, T. Q. (2023). Lever multi-criteria integer programming for effective team formation. IEEE transactions on learning technologie (2024).
Singhbaghel, V. and Bhavani, S. D. (2018). Multiple team formation using an evolutionary approach. 2018 11th International Conference on Contemporary Computing, IC3 2018.
Wang, H., Li, J., Song, Y., Huang, J., Li, J., and Chen, Y. (2022). An improved genetic algorithm for team formation problem. Proceedings of the 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2022, pages 774–781.
Zhang, L. and Zhang, X. (2013). Multi-objective team formation optimization for new product development. Computers & Industrial Engineering, 64(3):804–811.
Publicado
04/11/2024
Como Citar
ANDRADE, Milnner Kauan T.; SILVA, Vinícius A.; FERREIRA, Hiran Nonato M..
Como Formar Grupos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem? Uma Abordagem Híbrida Utilizando Algoritmos Genéticos e Algoritmos de Agrupamento. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 35. , 2024, Rio de Janeiro/RJ.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 1971-1983.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2024.242721.
