Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Almeida, Rafael Ferreira de
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Orientador(a): |
Campos, Fernanda Cláudia Alves
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Banca de defesa: |
Menezes, Victor Ströele de Andrade
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Soares, Stênio Sã Rosario Furtado
,
David, José Maria Nazar
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Costa, Rosa Maria Esteves Moreira da
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
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Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1401
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Resumo: |
Com a tendência de crescimento na quantidade de recursos educacionais disponíveis na Web e como os repositórios normalmente contemplam um amplo conjunto de assuntos e abordam objetivos educacionais distintos, a escolha de um recurso educacional é, ainda, um desafio. Os Sistemas de Recomendação representam uma ferramenta capaz de contribuir com a localização e seleção destes recursos. Entretanto, para que um Sistema de Recomendação consiga gerar recomendações satisfatórias, é importante identificar informações que ajudem a definir o perfil do usuário. Inúmeras informações a respeito do perfil, dos interesses, e das preferências dos usuários podem ser identificadas em decorrência das interações que ocorrem nas redes sociais. Esses usuários, muitas vezes, além de se organizarem em grupos de interesse também buscam, no tempo despendido nas redes sociais, recursos educacionais de seus interesses individuais ou coletivos. Este trabalho visa explorar as informações geradas por um grupo de usuários nas redes sociais no processo de busca e seleção de recursos educacionais de interesse comum de seus membros. São apresentados a proposta e o desenvolvimento de uma arquitetura, denominada BROAD-GRS, capaz de definir o perfil educacional de grupos de usuários da rede social Facebook e realizar recomendações de recursos educacionais ao grupo, respeitando as preferências de seus usuários membros e maximizando a satisfação geral de todos na escolha dos itens recomendados. A recomendação é baseada em três fontes de recursos educacionais: repositório de objetos de aprendizagem (BROAD), em repositórios de dados ligados (DBpedia e Open University) e em repositório de vídeo (Youtube). A avaliação da proposta foi feita a partir do desenvolvimento de um protótipo e um estudo de caso, cujos resultados apontam para a viabilidade da solução proposta. |