Sistemas Híbridos para Recomendações Educacionais: Uma Revisão Sistemática da Literatura

• Thayron Crystian Hortences de Moraes Universidade Federal do ABC (UFABC) / Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
• Itana Stiubiener Universidade Federal do ABC (UFABC)

DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2019.1331

Resumo

Este artigo apresenta os resultados de uma Revisão Sistemática da Literatura sobre Sistema de Recomendação Educacionais, especificamente sobre como abordagens híbridas estão sendo utilizadas nesse contexto. Para tanto, buscou-se artigos em seis bases de dados científicos, obedecendo a seguinte questão de pesquisa: “Quais são as abordagens híbridas propostas na literatura para recomendação de recursos educacionais?”. Seguindo uma metodologia definida, encontrou-se 67 estudos dos quais foram extraídas várias informações como: técnicas mais utilizadas, número de publicações por ano e trabalhos mais citados.

Palavras-chave: Sistemas de Recomendação Educacionais, Abordagens Híbridas, Recursos Educacionais

Referências

AGUIAR, J. et al. Um Estudo sobre a Influência das Dimensões do Modelo Felder-Silverman na Recomendação de Recursos Educacionais baseada nos Estilos de Aprendizagem dos Alunos. In: 1. BRAZILIAN Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE). 2017. v. 28, p. 1277.

AGUIAR, J. et al. Avaliação de Sistemas de Recomendação Educacionais no Brasil: uma revisão sistemática da literatura. In: 1. BRAZILIAN Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE). 2015. v. 26, p. 1255.

BIOLCHINI, J. C. d. A. et al. Scientific research ontology to support systematic review in software engineering. Advanced Engineering Informatics, Elsevier, v. 21, n. 2, 2007.

BURKE, R. Hybrid recommender systems: Survey and experiments. User modeling and user-adapted interaction, Springer, v. 12, n. 4, p. 331–370, 2002.

FELDER, R. M.; SOLOMAN, B. A. Index of learning styles. 1991. Disponível em: www.ncsu.edu/effective_teaching/ILSdir/ILS-a.htm.

FERREIRA, V.; VASCONCELOS, G.; FRANÇA, R. Mapeamento Sistemático sobre Sistemas de Recomendações Educacionais. In: 1. BRAZILIAN Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE). 2017. v. 28, p. 253.

GULZAR, Z.; LEEMA, A. A. A Framework for Recommender System to Support Personalization in an E-Learning System. International Journal of Web-Based Learning and Teaching Technologies (IJWLTT), IGI Global, v. 13, n. 3, p. 51–68, 2018.

KITCHENHAM, B. et al. Systematic literature reviews in software engineering – a tertiary study. Information and software technology, Elsevier, v. 52, n. 8, p. 792–805, 2010.

NASCIMENTO, P. et al. Recomendação de Objetos de Aprendizagem baseada em Modelos de Estilos de Aprendizagem: Uma Revisão Sistemática da Literatura. In: 1. BRAZILIAN Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE). 2017.

PERALTA, M. et al. Understanding Learning Resources Metadata for Primary and Secondary Education. IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE, 2017.

PONTES, W. L. et al. Filtragens de Recomendação de Objetos de Aprendizagem: uma revisão sistemática do CBIE. In: 1. BRAZILIAN Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE). 2014. v. 25, p. 549.

RICCI, F.; ROKACH, L.; SHAPIRA, B. Recommender systems: introduction and challenges. In: RECOMMENDER systems handbook. Springer, 2015. p. 1–34.

ROLIM, V. et al. Um Estudo Sobre Sistemas de Recomendação de Recursos Educacionais. In: 1. ANAIS dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação. 2017.

TARUS, J. K.; NIU, Z.; MUSTAFA, G. Knowledge-based recommendation: a review of ontology-based recommender systems for e-learning. Artificial Intelligence Review, Springer, v. 50, n. 1, p. 21–48, 2018.

ZAINA, L. et al. E-LORS: Uma abordagem para recomendação de objetos de aprendizagem. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 20, n. 1, p. 04, 2012.