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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-5657-4754
Tipo do documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Repositório personalizado ao candidato para concursos públicos: aplicando métodos efetivos para construção do conhecimento
Título(s) alternativo(s): Personalized candidate repository for public tendering: applying effective methods
Repositorio de candidatos personalizado para licitaciones públicas: aplicación de métodos efectivos para construir conocimientos
Autor(es): Silva, Mislene Dalila da
Primeiro orientador: Lima, Luciano Vieira
Primeiro membro da banca: Santos, Adriana Cristina Omena dos
Segundo membro da banca: Ferreira, Daniela Carvalho Monteiro
Terceiro membro da banca: Rezende, Leiliane Pereira de
Quarto membro da banca: Grossi, Márcia Gorett Ribeiro
Resumo: A tese foi o desenvolvimento de um repositório personalizado ao candidato para concursos públicos. Portanto, o objetivo geral foi desenvolver um ambiente personalizado e adaptativo para alunos de cursos preparatórios para concurso público, para que ele aprenda de acordo com nível de capacidade que possui, consolidando o conhecimento em intervalos de memorização através do Método de Memorização Exponencial Efetivo na Base Binária (MMEEBB). A fim de maximizar a capacidade de aprendizagem do estudante e atenuar as variáveis escondidas em relação ao seu desenvolvimento. O conteúdo disponibilizado para o aluno será classificado por um professor especialista na disciplina, afim de indicar o melhor material de estudo. O aluno poderá gerenciar seu cronograma de estudo de acordo com as datas do concurso concomitantemente com o MMEEBB para seguir o reforço do intervalo de aprendizagem. Assim, o trabalho se estrutura em pesquisa bibliográfica, de campo, exploratória e descritiva, em que são levantadas informações referentes aos sistemas de recomendação, concursos, avaliações, aprendizagem, e métodos Mapa de Conhecimento Estruturado (MCE) e MMEEBB.
Abstract: The thesis was the development of a customized repository for the candidate for public tenders. Therefore, the general objective was to develop a personalized and adaptive environment for students in preparatory courses for public exams, so that they learn according to the level of ability they have, consolidating knowledge in memorization intervals through the Effective Exponential Memorization Method in Binary Base (MMEEBB). In order to maximize student learning capacity and mitigate hidden variables in relation to their development. The content made available to the student will be classified by a specialist professor in the discipline, in order to indicate the best study material. The student can manage their study schedule according to the contest data concurrently with the MMEEBB to follow the reinforcement of the learning interval. Thus, the work is structured in bibliographic, field, exploratory and descriptive research, in which information regarding recommendation systems, competitions, assessments, learning and Structured Knowledge Map (MCE) and MMEEBB methods are collected.
Palavras-chave: Aprendizagem
Learning
Aprendizagem efetiva
Effective learning
Mapa de Conhecimento Estruturado
Structured Knowledge Map
Método de Memorização Exponencial Efetivo na Base Binária
Exponential Memorization Method Effective on Binary Base
Tabela de Avaliação Qualitativa
Qualitative Evaluation Table
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO
Assunto: Engenharia elétrica
Educação afetiva
Memorização - Métodos de ensino
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Referência: SILVA, Mislene Dalila da. Repositório personalizado ao candidato para concursos públicos: aplicando métodos efetivos para construção do conhecimento. 2021. 90 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.584
Identificador do documento: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.584
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33508
Data de defesa: 18-Out-2021
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