[en] SQLLOMINING: FINDING LEARNING OBJECTS USING MACHINE LEARNING METHODS

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: SUSANA ROSICH SOARES VELLOSO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] APRENDIZADO DE MAQUINA; [pt] CLASSIFICACAO DE TEXTOS; [pt] OBJETOS DE APRENDIZADO; [pt] EDUCACAO VIA WEB; [pt] BANCO DE DADOS; [pt] ONTOLOGIA; [en] MACHINE LEARNING; [en] TEXT CLASSIFICATION; [en] LEARNING OBJECTS; [en] E-LEARNING; [en] DATABASE; [en] ONTOLOGY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10970&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=10970&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.10970

[pt] Objetos de Aprendizagem ou Learning Objects (LOs) são porções de material didático tais como textos que podem ser reutilizados na composição de outros objetos maiores (aulas ou cursos). Um dos problemas da reutilização de LOs é descobri-los em seus contextos ou documentos texto originais tais como livros, e artigos. Visando a obtenção de LOs, este trabalho apresenta um processo que parte da extração, tratamento e carga de uma base de dados textual e em seguida, baseando-se em técnicas de aprendizado de máquina, uma combinação de EM (Expectation-Maximization) e um classificador Bayesiano, classifica-se os textos extraídos. Tal processo foi implementado em um sistema chamado SQLLOMining, que usa SQL como linguagem de programação e técnicas de mineração de texto na busca de LOs.