Publicação: Arquitetura de um sistema tutor inteligente para recomendação personalizada de objetos de aprendizagem considerando os estados afetivos e o conhecimento do estudante
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Resumo
Este trabalho propõe uma arquitetura de um Sistema Tutor Inteligente baseada na Teoria dos Mapas de Conhecimentos Estruturados e Método de Memorização Exponencial e Efetivo na Base Binária para personalização dos objetos de aprendizagem oferecidos ao estudante. Para isto, pretende que a interface do professor seja inserida na arquitetura do sistema. O sequenciamento adaptativo do curso é realizado por meio da teoria dos Mapas de Conhecimentos Estruturados, no qual o professor será responsável por especificar os
conceitos e conhecimentos mínimos necessários para a compreensão de cada item da matriz curricular. Na interface do estudante, com o objetivo de evitar a sobrecarga cognitiva, o sistema efetuará o mapeamento das dúvidas de pré-requisitos de conceitos e conhecimentos e, em seguida, apresentará os objetos de aprendizagem, em diferentes formatos, de acordo com às necessidades de aprendizagem do estudante. Outro problema investigado neste trabalho é a adaptabilidade das estratégias pedagógicas em ambientes computacionais de aprendizagem. Ao considerar as características individuais do estudante no processo
cognitivo, o modelo do estudante desta abordagem, além do conhecimento, inclui o perfil afetivo do estudante que contém informações sobre emoções e traços de personalidade. Assim, a adaptação das instruções e/ou motivação acontece considerando os diferentes perfis de personalidade com intuito de aproximar o estudante da emoção que estimule suas habilidades de aprendizagem. Desse modo, por meio das informações contidas no Modelo do Estudante e no Modelo de Domínio, ao detectar que o estudante encontra-se em um ciclo improdutivo de aprendizagem, bem como em uma emoção prejudicial ao aprendizado, o Módulo Pedagógico executará instruções personalizadas ao conhecimento prévio e perfil afetivo do estudante.
Abstract
This work proposes an architecture of an Intelligent Tutoring System based on the Theory of Structured Knowledge Maps and on the Effective Exponential Memorization Method in the Binary Base to customize the learning objects suggested to the student. Thereunto, it is proposed to include the teacher interface in the system architecture. The adaptive sequencing of the course is carried out through the theory of Structured Knowledge Maps, in which the teacher is responsible for specifying the minimum concepts and knowledge needed to understand each item in the syllabus. In the student interface, in order to avoid cognitive overload, the system maps the doubts related to prerequisites of concepts and knowledge, and then presents the learning objects, in different formats, according to the learning needs of the student. Another problem investigated in this work is the adaptability of pedagogical strategies in computational learning environments. When considering the student's personal characteristics in the cognitive process, the student model of this approach, in addition to the knowledge, includes the student's affective profile that contains information about emotions and personality attributes. Thus, the adaptation of instructions and/or motivation takes place considering the different personality profiles, in order to bring the student closer to the emotion that stimulates their learning skills. Therefore, through the information contained in the Student Model and the Domain Model, upon detecting that the student is in an unproductive learning cycle, as well as in an emotion that is detrimental to the learning process, the Pedagogical Module executes instructions personalized to the student's prior knowledge and affective profile.
Palavras-chave
Sistemas Tutores Inteligentes, Intelligent Tutoring Systems, Computação Afetiva, Affective Computing, Personalidade, Personality, Planejamento Adaptativo do Curso, Adaptive Course Planning, Instrução Adaptativa, Adaptive Instruction, Informática na Educação, Informatics in Education
Citação
MELO, Sara Luzia de. Arquitetura de um sistema tutor inteligente para recomendação personalizada de objetos de aprendizagem considerando os estados afetivos e o conhecimento do estudante. 2021. 119 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.559