Recomendação automática de videoaulas no Moodle
Resumo
Este artigo aborda o processo de recomendação de vídeos educacionais para a plataforma Moodle. Considerando que os vídeos são mídias altamente atrativas aos alunos, e que é possível agregar diversas informações que identifiquem um vídeo de forma satisfatória, foi desenvolvida uma solução para realizar a recomendação de vídeos educacionais aos alunos de um curso no Moodle. A solução usa como fonte um vídeo previamente selecionado pelo professor (vídeos relacionados), a análise do texto existente no tópico/semana, ou mesmo termos de busca digitados pelo professor. Para tal, é utilizado o sistema de indexação e recomendação de vídeos BAVi(Busca Avançada de Vídeos) para realizar os processamentos necessários.
Palavras-chave:
recomendação de vídeos, vídeos educacionais, Moodle, indexação de vídeos, busca avançada de vídeos
Referências
Barrére, E., Vitor, M. A., and Almeida, M. A. (2017). Ampliação das possibilidades de gamificação no Moodle. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 605-614. Sociedade Brasileira de Computação.
Cafolla, R. (2006). Project Merlot: Bringing peer review to web-based educational resources. Journal of Technology and Teacher Education, 14:313-323.
Cechinel, C., S.-A. S. and Sicilia, M. (2012). Automated quality assessment of learning objects inside repositories. Revista Brasileira de Informática na Educação, 20(3):43-59.
Costa, E., Aguiar, J., and Magalhães, J. (2013). Sistemas de recomendação de recursos educacionais: conceitos, técnicas e aplicações. Jornada de Atualização em Informática na Educação, 1(1).
Dias, L. L., Barrére, E., Siqueira Barbosa, J., and de Souza, J. F. (2017). Uma abordagem para identificação de similaridade entre recursos educacionais utilizando bases de conhecimento externas. Revista Brasileira de Informática na Educação, 25(2).
do Nascimento, P. et al. (2017). Recomendação de objetos de aprendizagem baseada em modelos de estilos de aprendizagem: Uma revisão sistemática da literatura. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 213-222.
Faria, A. A. and Salvadori, A. (2010). A educação a distância e seu movimento histórico no Brasil. Revista das Faculdades Santa Cruz, 8(1).
Ferreira, V. H. and Raabe, A. L. A. (2009). Lorsys: Um sistema de recomendação de objetos de aprendizagem SCORM para o Moodle. XX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação.
Giannakos, M.N., J. L. and Krogstie, J. (2016). Exploring the relationship between video lecture usage patterns and students attitudes. British Journal of Educational Technology, 47(6):1259-1275.
Neves, D. E., Brandao, W. C., and Ishitani, L. (2017). Automatic content recommendation and aggregation according to SCORM. Informatics in Education, 16(2).
Ochoa, X. and Duval, E. (2009). Quantitative analysis of learning object repositories. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2:226-238.
Raimond, Y. and Lowis, C. (2012). Automated interlinking of speech radio archives. LDOW, 937.
Ribeiro, F. A. A., Fonseca, L. C. C., and de Sousa Freitas, M. (2013). Recomendando objetos de aprendizagem a partir das hashtags postadas no Moodle. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, volume 24, page 82.
Silva, J. and Souza, C. (2017). Repositórios de objetos de aprendizagem: características; classificações; limitações e tendências. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 61-70. Sociedade Brasileira de Computação.
Cafolla, R. (2006). Project Merlot: Bringing peer review to web-based educational resources. Journal of Technology and Teacher Education, 14:313-323.
Cechinel, C., S.-A. S. and Sicilia, M. (2012). Automated quality assessment of learning objects inside repositories. Revista Brasileira de Informática na Educação, 20(3):43-59.
Costa, E., Aguiar, J., and Magalhães, J. (2013). Sistemas de recomendação de recursos educacionais: conceitos, técnicas e aplicações. Jornada de Atualização em Informática na Educação, 1(1).
Dias, L. L., Barrére, E., Siqueira Barbosa, J., and de Souza, J. F. (2017). Uma abordagem para identificação de similaridade entre recursos educacionais utilizando bases de conhecimento externas. Revista Brasileira de Informática na Educação, 25(2).
do Nascimento, P. et al. (2017). Recomendação de objetos de aprendizagem baseada em modelos de estilos de aprendizagem: Uma revisão sistemática da literatura. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 213-222.
Faria, A. A. and Salvadori, A. (2010). A educação a distância e seu movimento histórico no Brasil. Revista das Faculdades Santa Cruz, 8(1).
Ferreira, V. H. and Raabe, A. L. A. (2009). Lorsys: Um sistema de recomendação de objetos de aprendizagem SCORM para o Moodle. XX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação.
Giannakos, M.N., J. L. and Krogstie, J. (2016). Exploring the relationship between video lecture usage patterns and students attitudes. British Journal of Educational Technology, 47(6):1259-1275.
Neves, D. E., Brandao, W. C., and Ishitani, L. (2017). Automatic content recommendation and aggregation according to SCORM. Informatics in Education, 16(2).
Ochoa, X. and Duval, E. (2009). Quantitative analysis of learning object repositories. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2:226-238.
Raimond, Y. and Lowis, C. (2012). Automated interlinking of speech radio archives. LDOW, 937.
Ribeiro, F. A. A., Fonseca, L. C. C., and de Sousa Freitas, M. (2013). Recomendando objetos de aprendizagem a partir das hashtags postadas no Moodle. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, volume 24, page 82.
Silva, J. and Souza, C. (2017). Repositórios de objetos de aprendizagem: características; classificações; limitações e tendências. In Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, pages 61-70. Sociedade Brasileira de Computação.
Publicado
29/10/2018
Como Citar
BARRÉRE, Eduardo; SOUZA, Jairo Francisco de; VITOR, Marluce Aparecida; ALMEIDA, Miguel Alvim de.
Recomendação automática de videoaulas no Moodle. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 29. , 2018, Fortaleza/CE.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2018
.
p. 1613-1622.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2018.1613.
