Uma abordagem Multiobjetivo para a Recomendação de Objetos de Aprendizagem no contexto Educacional

Autores

  • Ramon Rocha Leite Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
  • Cristiano Grijó Pitangui Universidade Federal de São João del-Rei
  • Alessandro Vivas Andrade Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
  • Luciana Pereira de Assis Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri
  • Fabiano Azevedo Dorça Universidade Federal de Uberlândia

DOI:

https://doi.org/10.5753/rbie.2022.2443

Palavras-chave:

Objetos de Aprendizagem, Otimização Multiobjetivo, Sistemas de Recomendação, Projeto Instrucional

Resumo

Existem grandes repositórios de conteúdos na Internet que podem ser utilizados como fonte de recursos para o e-learning. Para facilitar a utilização desses conteúdos, eles são organizados como Objetos de Aprendizagem (OAs), que além do conteúdo propriamente dito, possuem vários metadados que os descrevem. Devido ao grande volume de materiais disponíveis, torna-se difícil escolher aqueles OAs que melhor atendam às necessidades de cada indivíduo. Para se sugerir os OAs mais adequados, utilizam-se os Sistemas de Recomendação de OAs, responsáveis por encontrar e recomendar os itens mais úteis aos estudantes. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma abordagem de otimização multiobjetivo do problema de recomendação de OAs. Nesse problema, tem-se um conjunto de conceitos a serem ensinados, de acordo com um Design Instrucional, um repositório de OAs, no qual cada OA aborda um ou mais conceitos, além de dependências pedagógicas que obrigam determinados conceitos a serem apresentados previamente para compreensão de outros. No problema proposto, não se buscam soluções que necessariamente cubram todos os conceitos estabelecidos. Na verdade, buscam-se por soluções que cumpram dois objetivos distintos, a saber: i) menor custo, dado pela soma do custo de cada OA presente na solução; ii) maior número de conceitos cobertos, respeitadas as dependências pedagógicas estabelecidas. Para resolução do problema, utilizou-se o NSGA-II, um Algoritmo Genético multiobjetivo implementado no framework MOEA. As instâncias do problema foram geradas artificialmente, simulando repositórios de 1000 OAs, cursos com 200 conceitos, com até 20 dependências. Os resultados obtidos abrangeram conjuntos de diferentes configurações de soluções, com números distintos de conceitos cobertos e custos das soluções, o que traz maiores possibilidades para que os conteúdos entregues estejam de acordo com os objetivos, necessidades e realidade dos alunos.

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Biografia do Autor

Cristiano Grijó Pitangui, Universidade Federal de São João del-Rei

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2004). É mestre (2007) e doutor (2013) pela COPPE/UFRJ em Engenharia de Sistemas e Computação na linha de Inteligência Artificial. É professor Adjunto do Departamento de Tecnologia e Eng. Civil, Computação e Humanidades (DTECH) da Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) como também da pós-graduação em Educação (UFVJM). Possui experiência em Aprendizado de Máquina com ênfase em Computação Bioinspirada.

Alessandro Vivas Andrade, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Alessandro Vivas Andrade é Professor Associado da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Atua como docente no Curso de Sistemas de Informação onde leciona disciplinas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Possui Doutorado, Mestrado e Graduação em Engenharia Elétrica na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Curso Técnico em Eletrônica na Escola Francisco Moreira da Costa (ETEFMC). Tem interesse nas áreas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e otimização.

Luciana Pereira de Assis, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Possui graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (2004), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2007) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2013). Atualmente é professora Adjunto da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) onde leciona para o curso de Sistemas de Informação. Tem experiência na área de otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização combinatória, problemas de coleta e entrega, heurísticas e metaheurísticas, problema de roteamento de veículos e otimização multiobjetivo. Atua na área de análise de redes sociais. Além disso, é professora do Programa de Pós-Graduação em Educação da UFVJM onde estuda o uso de técnicas de Inteligência Artificial e Otimização em Ambientes Virtuais de Aprendizagem.

Fabiano Azevedo Dorça, Universidade Federal de Uberlândia

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2000), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2004) e Doutorado pela Universidade Federal de Uberlândia (2012). Atualmente é professor da Faculdade de Computação (FACOM/UFU) da Universidade Federal de Uberlândia (desde 2009). Iniciou carreira docente no ensino superior em 2004. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e Engenharia de Software. Atualmente desenvolve pesquisas principalmente nos seguintes temas: sistemas tutores inteligentes, educação a distância, modelagem do estudante, estilos de aprendizagem, avaliação de aprendizagem, objetos de aprendizagem, sistemas de hipermídia adaptativa, sistemas adaptativos para educação, aprendizagem de máquina, ciência de dados, learning analytics, educational data mining, ontologias, web semântica, design smells e simulação. Atuou como coordenador do curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia de 2013 a 2017. É membro permanente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCO) da FACOM/UFU.

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Arquivos adicionais

Publicado

2022-09-22

Como Citar

LEITE, R. R.; PITANGUI, C. G.; ANDRADE, A. V.; ASSIS, L. P. de; DORÇA, F. A. Uma abordagem Multiobjetivo para a Recomendação de Objetos de Aprendizagem no contexto Educacional. Revista Brasileira de Informática na Educação, [S. l.], v. 30, p. 320–349, 2022. DOI: 10.5753/rbie.2022.2443. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/rbie/article/view/2443. Acesso em: 23 abr. 2024.

Edição

Seção

Artigos