Extração de características de perfil e de contexto em redes sociais para recomendação de recursos educacionais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Pereira e Silva, Crystiam Kelle lattes
Orientador(a): Campos, Fernanda Cláudia Alves lattes
Banca de defesa: Villela, Regina Maria Maciel Braga lattes, Menezes, Victor Ströele de Andrade lattes, Siqueira, Sean Wolfgand Matsui lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/390
Resumo: Existem inúmeros recursos educacionais distribuídos em diferentes repositórios que abordam um conjunto amplo de assuntos e que possuem objetivos educacionais distintos. A escolha adequada desses recursos educacionais é um desafio para os usuários que desejam usá-los para a sua formação intelectual. Nesse contexto surgem os Sistemas de Recomendação para auxiliar os usuários nessa tarefa. Para que seja possível gerar recomendações personalizadas, torna-se importante identificar informações que ajudem a definir o perfil do usuário e auxiliem na identificação de suas necessidades e interesses. O uso constante e cada vez mais intenso de algumas ferramentas tecnológicas faz com que inúmeras informações a respeito do perfil, dos interesses, das preferências, da forma de interação e do comportamento do usuário possam ser identificadas em decorrência da interação espontânea que ocorre nesses sistemas. Esse é o caso, por exemplo, das redes socais. Neste trabalho é apresentada a proposta e o desenvolvimento de uma arquitetura capaz de extrair características do perfil e do contexto educacional dos usuários, através da rede social Facebook e realizar recomendações de recursos educacionais de forma individualizada e personalizada que sejam condizentes com essas características. A solução proposta é apoiada por técnicas de extração de informações e ontologias para a extração, definição e enriquecimento das características e interesses dos usuários. As técnicas de Extração de Informação foram aplicadas aos textos associados às páginas curtidas e compartilhadas por usuários nas suas redes sociais para extrair informação estruturada que possa ser usada no processo de recomendação de recursos educacionais. Já as ontologias foram usadas para buscar interesses relacionados aos temas extraídos. A recomendação é baseada em repositório de objetos de aprendizagem e em repositórios de dados ligados e é realizada dentro das redes sociais, aproveitando o tempo despendido pelos usuários nas mesmas. A avaliação da proposta foi feita a partir do desenvolvimento de um protótipo, três provas de conceito e um estudo de caso. Os resultados da avaliação mostraram a viabilidade e uma aceitação relevante por parte dos usuários no sentido de extrair informações sobre os seus interesses educacionais, geradas automaticamente da rede social Facebook, enriquecê-las, encontrar interesses implícitos e usar essas informações para recomendar recursos educacionais. Foi verificada também a possibilidade da recomendação de pessoas, permitindo a formação de uma rede de interesses em torno de um determinado tema, indicando aos usuários bons parceiros para estudo e pesquisa.