Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem (2018)
- Authors:
- Autor USP: FERREIRA, LUCAS DANIEL - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; EDUCAÇÃO; APRENDIZAGEM
- Keywords: Adaptative learning; Adaptive educational systems; Aprendizado de máquina; Aprendizagem adaptativa; Estilos de aprendizagem; Felder-Silverman; Felder-Silverman; Learning styles; Machine learning; Sistemas educacionais adaptativos
- Language: Português
- Abstract: Com efeito, diversos estudos nas áreas de psicologia cognitiva e pedagogia apontam que cada indivíduo possui diferentes maneiras de captar, processar, analisar e organizar informações durante o processo de aprendizado, o que fundamenta o conceito de Estilos de Aprendizagem (EA). Em vista disso, diversos sistemas educacionais adaptativos foram propostos com o intuito de proporcionar conteúdo personalizado em seus cursos. Porém, em boa parte dos casos, estes sistemas fazem uso de questionários para identificar os estilos de aprendizagem, e este método pode mostrar-se inviável em algumas situações. Isso ocorre pois o preenchimento dos questionários demanda um esforço adicional por parte do aluno, além fazer uma avaliação estática dos EA, desconsiderando possíveis variações em suas preferências ao longo do tempo. Supõe-se que uma estratégia de detecção automática e dinâmica dos EA baseada no comportamento dos estudantes pode ser mais proveitosa neste sentido, pois é isenta destas limitações. Deste modo, a proposta neste trabalho é investigar diferentes técnicas relacionadas ao aprendizado de máquina (especialmente algoritmos de classificação) aplicadas à predição automática dos estilos de aprendizagem de estudantes, a partir de suas interações em um ambiente virtual de ensino. Dentre os inúmeros modelos de EA propostos na literatura, optou-se por usar o modelo de Felder-Silverman como base para os experimentos. Como estudo de caso, foram rastreadas as interações de 105estudantes de um curso de pós-graduação em fonoaudiologia ministrado integralmente pelo sistema Moodle. Além disso, estes alunos foram solicitados a responder ao questionário ILS, o qual indica a preferência de cada indivíduo de acordo com o modelo de Felder-Silverman. Para a construção dos conjuntos de dados, foram coletadas informações como a quantidade de visitas, tempo gasto e interação dos usuários em cada tipo de recurso (recursos de vídeo, formulários de avaliação, fórum, etc.). Estes conjuntos de dados no formato atributo-valor serviram de entrada para quatro algoritmos de classificação: Naïve Bayes, aprendizado baseado em instâncias (kNN), Redes Neurais Artificiais (MultiLayer Perceptron) e Árvores de Decisão (J48), combinados com métodos de seleção de atributos e executados em validação cruzada. Para fins de experimentação, foram avaliadas as taxas de acertos e erros dos algoritmos em relação aos resultados apontados pelo questionário ILS, em cada umas das dimensões do modelo de Felder-Silverman. Os resultados apontaram para o uso de mais de um classificador - Naïve Bayes e aprendizagem baseada em instância - dependendo da dimensão do estilo de aprendizagem. A metodologia aplicada foi comparada com sete trabalhos correlatos da literatura; Os resultados demonstraram uma performance superior aos trabalhos anteriores em quase todas as dimensões. Portanto, o presente trabalho contribui para o contexto da informática aplicada à educação, especificamente no que dizrespeito à implementação de sistemas educacionais adaptativos, com base em uma análise comparativa entre diferentes técnicas aplicadas ao mesmo problema. Sendo assim, as conclusões obtidas devem colaborar para o aprimoramento do processo de modelagem de estudantes. Além disso, são levantadas discussões a respeito dos resultados, que podem auxiliar na direção de futuros trabalhos da área.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Data da defesa: 25.04.2018
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ABNT
FERREIRA, Lucas Daniel. Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-151910/. Acesso em: 22 jul. 2024. -
APA
Ferreira, L. D. (2018). Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-151910/ -
NLM
Ferreira LD. Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jul. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-151910/ -
Vancouver
Ferreira LD. Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jul. 22 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-151910/
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