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

Autores

  • Magalí T. Longhi Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Patricia A. Behar Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Magda Bercht Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.18048

Palavras-chave:

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

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.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Downloads

Publicado

2010-12-28

Como Citar

LONGHI, M. T.; BEHAR, P. A.; BERCHT, M. Máquina de inferência baseada na teoria bayesiana para identificar os estados de ânimo do aluno em um ambiente virtual de aprendizagem. Revista Novas Tecnologias na Educação, Porto Alegre, v. 8, n. 3, 2010. DOI: 10.22456/1679-1916.18048. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/18048. Acesso em: 15 abr. 2024.