Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18205
metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Recomendação de estratégias pedagógicas baseada em emoções e perfis de personalidade em ambientes virtuais 3D
metadata.dc.creator: Dantas, Adilmar Coelho
metadata.dc.contributor.advisor1: Fernandes, Márcia Aparecida
metadata.dc.contributor.referee1: Cattelan, Renan Gonçalves
metadata.dc.contributor.referee2: Pinto, Sergio Crespo Coelho da Silva
metadata.dc.description.resumo: As emoções produzem interferências de maneira direta e indireta no processo de aprendizagem. Estudantes que estão em uma emoção desfavorável ao aprendizado tendem a ter diĄculdades de absorção do conteúdo que é proposto naquele momento. Neste sentido, esse trabalho propõe um módulo capaz de detectar e classiĄcar essas emoções e, através de um segundo módulo de raciocínio baseado em casos, sugerir recomendações pedagógicas através dos perĄs de personalidades com a Ąnalidade de desenvolver o perĄl afetivo do estudante em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Para validar computacionalmente o trabalho, primeiro veriĄcou-se qual técnica obteria melhores resultados para detectar os movimentos da face e, em seguida, qual algoritmo classiĄcador obteria melhores resultados para esta classiĄcação. Nesse caso, a técnica Árvore de Decisão se demonstrou eĄciente com uma taxa média de 86,4% de acurácia. O mesmo foi avaliado em imagens e em vídeos para garantir a aplicabilidade do mesmo. Após este processo, utilizou-se dos perĄs de personalidade junto com a técnica de Raciocínio Baseado em Casos para sugerir recomendações pedagógicas através da associação das emoções e dos perĄs de personalidade durante o processo de ensino e aprendizagem dos estudantes. Assim, a todo momento o estudante está sendo acompanhado e, ao detectar uma emoção prejudicial ao aprendizado, são executadas essas instruções vistas nos módulos propostos para que se forneça recomendações pedagógicas. A partir dessas informações adquiridas do estudante, é possível oferecer a ele o estímulo e/ou motivação de acordo com suas características individuais, consequentemente, aproximando-o da emoção que promova a aprendizagem de maneira signiĄcativa.
Abstract: Emotions are key part of the process of teaching and learning in general, directly or indirectly. Students with an unfavorable emotion to learning tend to have difficulties in absorbing the content that is suggested at that time. This work proposes an module that is able to detect and classify those emotions and, through a second logic module based on facts, suggests educational recommendations using Personality ProĄles in order to develop the student affective proĄle in Virtual Learning Environments (VLE). To computationally validate this work, Ąrst, it was observed which technique would present better results to detect the Action Units and then, which algorithm would show better results for this classiĄcation. In this last case, the decision tree showed itself as an effective method with an average rate of 86,4%. This method was evaluated by images and videos to ensure its applicability. After this process, it was used the Personality ProĄles along with the Case-Based Reasoning to suggest pedagogical recommendations through emotions association and the personality proĄles during the process of teaching and student learning. In this way, the student is being monitored all the time and, when a harmful emotion is detected, these instructions proposed in this work are executed in order to provide educational recommendation and offer him encouragement and/or motivation according to his individual characteristics. This brings the student closer to his emotions and improves learning signiĄcantly.
Keywords: Computação
Inteligência emocional
Ensino auxiliado por computador
Computação Afetiva
Inteligência Emocional
Personalidade
Emoções
Ambientes Virtuais de Aprendizagem
Affective computing
Emotional Inteligence
Personality
Emotions
Virtual Learning Environments
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: DANTAS, Adilmar Coelho. Recomendação de estratégias pedagógicas baseada em emoções e perfis de personalidade em ambientes virtuais 3D. 2016. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18205
Issue Date: 15-Dec-2016
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RecomendacaoEstrategiasPedagogicas.pdfDissertação1.5 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.