Publicação: Modelo do estudante baseado em emoções e perfis de personalidade para recomendação de estratégias pedagógicas personalizadas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
As emoções interferem diretamente no processo de aprendizagem. Estudantes que se
encontram em uma emoção prejudicial ao aprendizado não conseguem assimilar, da melhor
maneira possível, o conteúdo que lhe é proposto. Neste sentido, esta pesquisa propõe
um Modelo do Estudante baseado em emoções e perfis de personalidade com a finalidade
de desenvolver o perfil afetivo do estudante em Ambientes Virtuais de Aprendizagem.
Para validação computacional desta abordagem foram desenvolvidas a classificação dos
perfis de personalidade e a predição das estratégias pedagógicas. A classificação dos perfis
de personalidade foi realizada através de uma Rede Neural Artificial. Além disso, foi
realizada uma análise experimental para verificar a base de treinamento mais adequada a
partir de três conjuntos de treinamento, bem como, simulações com diferentes arquiteturas
de Rede Neural. Como resultados, tem-se uma precisão de 97,28% para o reconhecimento
geral dos nove perfis de personalidade. A definição das estratégias pedagógicas foi realizada
por meio da associação das emoções básicas com os conselhos ao educador propostos
na teoria perfis de personalidade. Posteriormente, utilizou-se a técnica Árvore de Decisão
para induzir as regras de classificação que determinam as estratégias pedagógicas adequadas
a cada perfil de personalidade. Desse modo, ao detectar uma emoção prejudicial ao
aprendizado, o módulo pedagógico executará instruções através das informações contidas
no Modelo do Estudante oferecendo ao estudante estímulo e/ou motivação personalizados
de acordo com suas características individuais e, consequentemente, a aproximação da
emoção que promova à aprendizagem.
Abstract
Emotions affect directly in the learning process. Students who are in a harmful emotion
to learning can not assimilate in the best possible way, the content that is offered. Thus,
this research proposes a student model based on emotions and personality profiles for the
purpose of developing the student affective profile in a Virtual Learning Environment.
For a computational validation modeling the classification of Personality profiles and
Prediction of Pedagogical Strategies were developed. The classification of personality
profiles was performed by an Artificial Neural Network. Furthermore, an experimental
analysis to verify the most appropriate training basis from three sets of training was
carried out, as well as simulations with different architectures of Neural Network. As a
result, there were an accuracy of 97.28 % for general recognition of the nine personality
profiles. The definition of pedagogical strategies was conducted by the association of
basics emotions with the advice to the proposed educator in Personality Profiles theory.
Was used the Decision Tree technique to induce classification rules in order to determine
the most appropriate teaching strategies every Personality Profile. Thus, if a harmful
emotion to learning is detected, the pedagogical module executes instructions through
the information contained in the custom Student Model providing the stimulus student
and/or motivation according to their individual characteristics and thus bring it emotion
that promotes the learning.
Palavras-chave
Computação, Personalidade, Inteligência emocional, Emoções, Modelo do estudante, Computação afetiva, Student model, Affective computing, Emotional inteligence, Personality, Emtions
Citação
MELO, Sara Luzia de. Modelo do estudante baseado em emoções e perfis de personalidade
para recomendação de estratégias pedagógicas personalizadas. 2016. 118 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2016.517