Avanços na modelagem automática e dinâmica de estilos de aprendizagem de estudantes em sistemas adaptativos e inteligentes para educação: uma análise experimental

• André Gonçalves Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)
• Alessandro Vivas Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)
• Luciana Assis Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)
• Cristiano Pitangui Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ)
• Fabiano Dorça Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2016.1006

Resumo

Este trabalho tem como objetivo fazer um estudo comparativo de novas abordagens para modelagem automática e dinâmica de estilos de aprendizagem em sistemas adaptativos e inteligentes para educação. Foram propostas modificações no Modelo do Estudante e o Modelo Pedagógico. As soluções propostas neste trabalho proporcionaram uma melhoria de 6,1% no desempenho avaliativo do estudante e uma redução média de 68,3% nos problemas de aprendizagem, demonstrando eficiência e eficácia da proposta.

Palavras-chave: modelagem automática, estilos de aprendizagem, sistemas adaptativos, inteligentes, educação

Referências

Ahmad, N., Tasir, Z., Kasim, J., and Sahat, H. (2013). Automatic Detection of Learning Styles in Learning Management Systems by Using Literature-Based Method.

Botelho, C. A., Pimentel, E. P., Senger, H., and Stiubiener, I. (2009). Personalização em sistemas de gerenciamento da aprendizagem em conformidade com o padrão SCORM.

Dorça, F. (2015). Implementation and use of Simulated Students for Test and Validation of new Adaptive Educational Systems: a Practical Insight.

Dorça, F. A., Lima, L. V., Fernandes, M. A., and Lopes, C. R. (2011). Detecção e Correção Automática de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos para Educação.

Dorça, F. A., Lima, L. V., Fernandes, M. A., and Lopes, C. R. (2012). Consistent Evolution of Student Models by Automatic Detection of Learning Styles.

Dorça, F. A., Lima, L. V., Fernandes, M. A., and Lopes, C. R. (2013). Comparing strategies for modeling students learning style through reinforcement learning in adaptive and intelligent educational systems: An experimental analysis.

Dorça, F. A., Lima, L. V., Fernandes, M. A., and Lopes, C. R. (2013). Simulação de Aprendizagem em Estudantes como Ferramenta para Minimizac ̧ao de Custos na Avaliação de Novas Abordagens em Sistemas Adaptativos e Inteligentes para Educação a Distância: Uma Análise Experimental. VAEP-RITA, 1(3).

Feldman, J., Monteserin, A., and Amandi, A. (2014). Automatic detection of learning styles: state of the art. Artificial Intelligence Review.

Graf, S. and Kinshuk, C. (2010). A Flexible Mechanism for Providing Adaptivity Based on Learning Styles in Learning Management Systems. In 10th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, pages 30–34.

Graf, S. and Lin, T. (2007). Analysing the Relationship between Learning Styles and Cognitive Traits. In Advanced Learning Technologies, pages 235–239.

Helic, D., Hrastnik, J., and Maurer, H. (2005). An Analysis of Application of Business Process Management Technology in E-Learning Systems. In Proceedings of E-Learn, pages 2937–2942.

Kelly, D. and Tangney, B. (2005). ‘First aid for you’: Getting to know your Learning Style using Machine Learning. In Proceedings of Fifth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, pages 1–3, Kaohsiung, Taiwan. IEEE.

Kinshuk, Liu, T., and Graf, S. (2009). Coping with Mismatched Courses: Students{\rq} behaviour and performance in courses mismatched to their learning styles. Educational Technology Research and Development, 57(6):739–752.

Ozpolat, E. and Akar, G. B. (2009). Automatic detection of learning styles for an e-learning system. Computers & Education, 53(2):355–367.

Pham, Q. D. and Florea, A. M. (2013). A Method for Detection of Learning Styles in Learning Management Systems. UPB Scientific Bulletin, Series C: Electrical Engineering, 75(4):3–12.