1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49977
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorKuabara, Gustavo Alves-
dc.date.accessioned2026-08-28T18:33:37Z-
dc.date.available2026-08-28T18:33:37Z-
dc.date.issued2026-08-11-
dc.identifier.citationKUABARA, Gustavo Alves. Avaliação de sistema de recomendação para atividades pedagógicas no moodle. 2026. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49977-
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectavaliaçãopt_BR
dc.subjectmétricaspt_BR
dc.subjectaprendizadopt_BR
dc.subjectclusterizaçãopt_BR
dc.subjectrecomendaçãopt_BR
dc.titleAvaliação de sistema de recomendação para atividades pedagógicas no moodlept_BR
dc.title.alternativeEvaluation of a recommendation system for pedagogical activities in moodlept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Oliveira, Gustavo Prado-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7031505708725761pt_BR
dc.contributor.advisor1Fernandes, Márcia Aparecida-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8946715881289701pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0532686872124118pt_BR
dc.contributor.referee2Dorça, Fabiano Azevedo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3944579737930998pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia de um Sistema de Recomendação Educacional (SRE) junto ao Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle, suportado pelo modelo preditivo Dynamic Key-Value Memory Networks (DKVMN). Este projeto foca-se na personalização de trajetórias de aprendizagem para o desenvolvimento de competências complexas nos estudantes. A metodologia adotada recorre à técnica de aprendizagem de máquina não supervisionada, utilizando o algoritmo K-means, para segmentar os estudantes em três perfis cognitivos distintos (Baixa Performance, Intermediário e Alta Performance). A avaliação empírica do sistema foi conduzida ao longo de diferentes módulos de aprendizagem, recorrendo a métricas educacionais específicas como o Ganho Normalizado Médio (Average Normalized Gain - ANG) e a taxas comportamentais de Ascensão, Resgate e Queda. Os resultados obtidos evidenciam que uma elevada adesão (aderência) às atividades sugeridas promove ganhos pedagógicos expressivos. Destaca-se a eficácia do sistema no resgate de alunos de baixa performance e, no caso dos alunos de excelência, a manutenção do engajamento e prevenção de quedas de rendimento. Concluise que a recomendação personalizada impulsionada pelo sistema atua de forma positiva no desenvolvimento de competências, sugerindo-se, para trabalhos futuros, a expansão longitudinal dos módulos de avaliação e a recalibração de métricas iniciais.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration48pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpt_BR
Appears in Collections:TCC - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
AvaliacaoSistemaRecomendacao.pdfTCC5.24 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons