Publicação: Uma Abordagem de Arquitetura em Nuvem para Dados Educacionais em um Sistema Tutor Inteligente em contexto de Big Data
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
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O processo de ensino e aprendizagem em sistemas computacionais de ensino têm crescido de maneira acentuada nos últimos anos, e os Sistemas Tutores Inteligentes (STI) têm ganhado destaque ao propor a personalização dos ambientes ao estudante e assim aprimorar o processo de ensino e aprendizagem. Como consequência do aumento de usuários em plataformas de ensino, tem-se a gerarão grande volumes de dados, dos quais vêm sendo objetivos de pesquisas para propor aprimoramentos do desempenho na recuperação, armazenamento e processamento de dados em contexto Big Data. Este trabalho objetiva propor uma abordagem de arquitetura de referência em Big Data utilizando microsserviços em nuvem para o STI-LINA. Para isto, esta abordagem concentra-se em mapear os processos de ingestão, armazenamento, captura e enriquecimento de dados e definir serviços adequados para cada um deles. Como resultado deste trabalho foi possível propor arquiteturas baseadas em microsserviços utilizado serviços AWS, para todos com modelos de compõem o STI-LINA (Estudante, Domínio e Pedagógico). E, além disso, foi possível propor um novo módulo que irá disponibilizar informações analíticas para auxiliar o professor a acompanhar a trajetória do aluno no processo de ensino e aprendizagem. E, por fim, apresentou-se uma proposta de inclusão do método de acesso métrico, denominado Slim-Tree-Lina para otimizar a recuperação de objetos de aprendizagem ofertados ao estudante.
Abstract
The teaching and learning process in computer education systems has grown sharply in recent years and Intelligent Tutoring Systems (STI) have gained prominence by propo- sing the customization of environments to the student and thus improving the teaching and learning process. As a consequence of the increase in users of teaching platforms, large volumes of data have been generated, which have been research objectives to pro- pose performance improvement in data retrieval, storage and processing in the Big Data context. This work aims to propose a reference architecture approach in Big Data using cloud microservices for STI-LINA. For this, this approach focuses on mapping the pro- cesses of ingestion, storage, capture and enrichment of data and define adequate services for each of them. As a result of this work, it was possible to propose architectures based on microservices using AWS services, for all with models that make up the STI-LINA (Student, Domain and Pedagogical). In addition, it was possible to propose a new mo- dule/component that will provide analytical information to help the teacher follow the student’s trajectory in the teaching and learning process. Finally, a proposal was made to include the metric access method, called Slim-Tree-Lina, to optimize the recovery of learning objects offered to the student.
Palavras-chave
Smart Tutor Systems, Big Data, Cloud Architecture, Microservices, Intelligent Tutoring Systems, Information Retrieval, Big Data
Citação
SOUSA, Regis Michel dos Santos. Uma Abordagem de Arquitetura em Nuvem para Dados Educacionais em um Sistema Tutor Inteligente em contexto de Big Data. 2022. 75 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023 DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.5039
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