Detecção e Correção Automática de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos para Educação

Authors

  • Fabiano Azevedo Dorça Universidade Federal de Uberlândia
  • Luciano Vieira Lima Faculdade de Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Uberlândia
  • Márcia Aparecida Fernandes Faculdade de Computação, Universidade Federal de Uberlândia
  • Carlos Roberto Lopes Faculdade de Computação, Universidade Federal de Uberlândia

DOI:

https://doi.org/10.22456/2175-2745.19730

Abstract

Um dos aspectos mais importantes em sistemas adaptativos para educaçãoé a capacidade de prover personalização de acordo com as necessidades específicasde cada estudante. Neste contexto, este trabalho apresenta uma abordagem promissorapara detecção e correção automática de estilos de aprendizagem (EA) baseadaem cadeias de Markov. A maioria dos trabalhos nesta área apresentam abordagenscomplexas e ineficientes em algum aspecto. Além disto, a abordagem apresentadaneste trabalho tem como vantagem tornar possível aos estudantes o desenvolvimentode novas capacidades cognitivas, sendo baseada na combinação de estilos de aprendizagem(CEA) e na correção dinâmica de possíveis inconsistências no modelo do estudante(ME), levando em consideração o forte aspecto não-determinístico do processode ensino-aprendizagem. Resultados promissores foram obtidos nos testes realizadoscom esta abordagem e são discutidos neste trabalho.

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Published

2011-08-01

How to Cite

Dorça, F. A., Lima, L. V., Fernandes, M. A., & Lopes, C. R. (2011). Detecção e Correção Automática de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos para Educação. Revista De Informática Teórica E Aplicada, 18(2), 178–204. https://doi.org/10.22456/2175-2745.19730

Issue

Section

Regular Papers