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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Modelo do estudante baseado em emoções e perfis de personalidade para recomendação de estratégias pedagógicas personalizadas
metadata.dc.creator: Melo, Sara Luzia de
metadata.dc.contributor.advisor1: Fernandes, Márcia Aparecida
metadata.dc.contributor.referee1: Lopes, Carlos Roberto
metadata.dc.contributor.referee2: Maillard, Patrícia Augustin Jaques
metadata.dc.description.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.
Keywords: Computação
Personalidade
Inteligência emocional
Emoções
Modelo do estudante
Computação afetiva
Student model
Affective computing
Emotional inteligence
Personality
Emtions
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: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/18280
Issue Date: 8-Sep-2016
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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