Máquina de inferência baseada na teoria bayesiana para identificar os estados de ânimo do aluno em um ambiente virtual de aprendizagem

Magalí T. Longhi, Patricia A. Behar, Magda Bercht

Resumo


Este artigo apresenta a avaliação de um processo de inferência de estados de ânimo (animado, desanimado, satisfeito ou insatisfeito) baseado em redes bayesianas. O principal objetivo da pesquisa é dotar ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs) com uma ferramenta apta a reconhecer a motivação do aluno. A máquina de inferência proposta considera os traços de personalidade, os fatores motivacionais obtidos através dos padrões de comportamento e a subjetividade afetiva identificada em textos disponibilizados nas funcionalidades de comunicação dos AVAs.

Palavras-chave


Modelagem afetiva de aluno; redes bayesianas; ambientes virtuais de aprendizagem

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DOI: http://dx.doi.org/10.22456/1679-1916.18048

RENOTE - Revista Novas Tecnologias na Educação      ISSN 1679-1916