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dc.creatorLopes, Robson da Silva
dc.date.accessioned2016-06-22T18:32:15Z-
dc.date.available2010-01-25
dc.date.available2016-06-22T18:32:15Z-
dc.date.issued2009-02-26
dc.identifier.citationLOPES, Robson da Silva. Planejamento instrucional adaptativo usando Workflow e planejamento genético. 2009. 140 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2009.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12483-
dc.description.abstractThe course in distance learning can be customized taking in to account the specific characteristic of each student. This means that the learning environment has adaptativity. So, in order to develop adaptative systems of distance learning, it is necessary to consider the problems: instructional planning and the student model. The first problem allows to generate a specific sequence of content for each student and the second one provides the necessary information to cope with adaptativity. Planning techniques in Artificial Intelligence have been successfully used for determining the sequence of instructional actions. The Workflow technology has been used for the management of these systems. Then, this work presents an adaptative instructional planning and a student model based on Taxonomy of Educational Objectives and learning styles.eng
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInteligência artificialpor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectPlanejamento instrucionalpor
dc.subjectTecnologia de workflowpor
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectGenetic algorithmeng
dc.subjectInstructional planningeng
dc.subjectWorkflow technologyeng
dc.subjectEnsino à distânciapor
dc.titlePlanejamento instrucional adaptativo usando Workflow e planejamento genéticopor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Fernandes, Márcia Aparecida
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782141Z6por
dc.contributor.referee1Lopes, Carlos Roberto
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788535Z4por
dc.contributor.referee2Rapkiewicz, Clevi Elena
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784107Z9por
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4757193P7por
dc.description.degreenameMestre em Ciência da Computaçãopor
dc.description.resumoMuitos sistemas de educação à distância não levam em consideração características particulares do estudante, utilizam as mesmas estratégias pedagógicas e seqüencias de conteúdo para todos os estudante. No entanto, ambiente de educação à distância devem introduzir adaptatividade como uma das suas principais características. Para que isto seja possível, deve-se considerar os problemas de planejamento instrucional e definição modelo do estudante. O primeiro problema permite gerar uma sequência de conteúdo específica para cada estudante e o segundo problema prove informações necessárias para lidar com adaptatividade. Técnicas de planejamento em Inteligência Artificial têm sido utilizada para determinar a sequência de ações instrucionais. A tecnologia de Workflow têm sido utilizada para gerenciar estes sistemas. Por tanto, este trabalho apresentar um sequenciador de conteúdo adaptativo, que utiliza algoritmos genéticos e um modelo do estudante baseado taxionomia do objetivos educacionais e em estilos de aprendizagem.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Terrapor
dc.publisher.initialsUFUpor
dc.orcid.putcode81752976-
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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