Analysis of recommendation rethods for learning objects using learning styles - Almeida, Miguel Alvim de (2020)
Esta dissertação apresenta a pesquisa sobre a utilização de Estilos de Aprendizagem como critérios primários para a construção de um sistema de recomendação de Objetos de Aprendizagem. São identificadas as principais características necessárias para a criação de tal sistema, assim como quais passos são necessários para se utilizar Estilos de Aprendizagem durante um processo de recomendação. É proposta uma função utilidade para o processo de recomendação que faz uso de uma Rede Neural Artificial. Para a realização de testes, foram criadas bases de dados sintéticas de alunos baseadas no modelo de estilos de aprendizagem Felder & Silverman e de objetos de aprendizagem baseados no IEEE-LOM. Os resultados demonstram possíveis limitações inerentes do método de Anitha e Deisy para a classificação de objetos de aprendizagem para o modelo Felder & Silverman assim como da capacidade de utilização de estilos de aprendizagem como principais e únicos fatores para a recomendação de conteúdo educacional. Das conclusões tiradas, é visto que a adição de mais elementos pertinentes ao processo de educação e o maior estudo sobre a implementação e treino da rede neural podem ser o caminho necessário para suprimir e superar as limitações encontradas, que são o uso do método de Anitha e Deisy para converter objetos de aprendizagem do IEEE-LOM para o FSLSM e o uso exclusivo de estilos de aprendizagem como critério de recomendação.