Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23294
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Reúso de conteúdo da Web na recomendação personalizada de objetos de aprendizagem: uma abordagem baseada em um algoritmo genético, tecnologias da Web Semântica e uma ontologia
Alternate title (s): Reuse of Web content in the personalized recommendation of learning objects: an approach based on a genetic algorithm, Semantic Web technologies and an ontology
Author: Belizário Júnior, Clarivando Francisco
First Advisor: Dorça, Fabiano Azevedo
First member of the Committee: Cattelan, Renan Gonçalves
Second member of the Committee: Araújo, Rafael Dias
Third member of the Committee: Andrade, Alessandro Vivas
Summary: O e-learning é um modelo de ensino eletrônico que pode ser adaptado aos estilos de aprendizagem de cada estudante. Nesse contexto, muitos dos recursos educacionais disponíveis não estão devidamente estruturados em algum padrão que facilite o seu reúso. Além disso, os objetos de aprendizagem (OAs) possuem certas peculiaridades e metadados (informações que os descrevem) que tornam a sua criação uma tarefa dispendiosa em termos de tempo e custo em dinheiro. Para solucionar esse problema, neste trabalho, desenvolve-se uma abordagem que utiliza conteúdo da Wikipédia para a criação de novos OAs e cria-se uma ontologia para a modelagem de OAs e de estudantes. O Sistema de Criação e Recomendação de Objetos de Aprendizagem (SCROA) que implementa essa abordagem possui dois tipos de recomendação, ambas assistidas por regras de inferência usadas para sugerir todos os OAs da ontologia que possuem alguma similaridade com os parâmetros de busca do usuário. Na primeira situação, recomenda-se os OAs que melhor atendem a esses parâmetros. No segundo tipo de recomendação, o usuário define também alguns conceitos que se espera que o aluno aprenda, então tem-se um Problema de Recomendação de Objetos de Aprendizagem baseado em conceitos, cujo objetivo é a recomendação de OAs que cobrem todos os conceitos e ao mesmo tempo atendam ao perfil do estudante e aos demais parâmetros definidos pelo usuário. Esse problema é resolvido por um algoritmo genético (AG). Quando os OAs sugeridos pela ontologia não são suficientes para cobrir todos os conceitos, antes da execução do AG, cria-se novos OAs pelo reúso de conteúdo wiki levando em conta sua qualidade. O AG garante que os OAs recomendados cobrem todos os conceitos e atendem ao perfil do estudante. Dada a eficiência da abordagem do SCROA, esse pode impactar na popularização de Sistemas Hipermídia Adaptativos que permitam que alunos de todas as classes sociais tenham um melhor aproveitamento e desempenho no processo ensino-aprendizagem.
Abstract: E-learning is an electronic teaching model that can be adapted to the learning styles of every student. In this context, many of the available educational resources are not properly structured in any pattern that facilitates their reuse. In addition, learning objects (LOs) have certain peculiarities and metadata (information that describes them) that make their creation a time-consuming and costly task. To solve this problem, this work develops an approach that uses Wikipedia content to create new LOs and creates an ontology for modeling LOs and students. The system (SCROA) that implements this approach has two types of recommendations, both of which are assisted by inference rules used to suggest all ontology LOs that have some similarity to user search parameters. In the first type of recommendation, LOs that best meet these parameters are recommended. In the second type of recommendation, the user also defines some concepts that the learner is expected to learn, so there is a concept-based Learning Object Recommendation Problem, which aims at recommending LOs that cover all concepts and at the same time meet the profile of the student and other parameters defined by the user. A genetic algorithm (GA) solves this problem. When the LOs suggested by the ontology are not sufficient to cover all the concepts, before the GA is executed, new LOs are created by the reuse of wiki content taking into account their quality. The GA ensures that the recommended LOs cover all concepts and meet the student profile. Given the efficiency of the SCROA approach, this can influence the popularization of Adaptive Hypermedia Systems that allow students of all social classes to have a better performance in the teaching and learning process.
Keywords: Ensino Eletrônico
E-learning
Web Semântica
Semantic Web
Objetos de Aprendizagem
Learning Objects
Estilos de Aprendizagem
Learning Styles
Computação
Computer science
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Quote: BELIZÁRIO JÚNIOR, Clarivando Francisco. Reúso de conteúdo da web na recomendação personalizada de objetos de aprendizagem: uma abordagem baseada em um algoritmo genético, tecnologias da web semântica e uma ontologia - Uberlândia. 2018. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.988
Document identifier: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2018.988
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23294
Date of defense: 30-Aug-2018
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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