Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Peronaglio, Fernanda Fernandes [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/257130
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Resumo: |
Sistemas tutores inteligentes têm se destacado como ferramenta de apoio ao ensino, principalmente pela sua adaptação às condições do usuário e cenário de aplicação. Esta adaptabilidade é possível pela utilização de inteligência artificial. Além disso, a tarefa de ensino é melhor conduzida aplicando-se técnicas como aprendizagem de máquina, processamento de linguagem natural e mineração de dados para adequar o sistema a partir de informações coletadas do usuário em sua utilização. Apesar disso, essas técnicas ainda não são fortemente exploradas para geração de conteúdo em sistemas tutores. A maioria das aplicações envolve o controle das informações e a orientação dos estudos de seus usuários por meio de recomendação de conteúdo existente. A produção de conteúdo personalizado surge, nesse cenário, como alternativa ao processo de simples recomendação, permitindo que conteúdos apresentem diferentes formatos segundo a personalidade de cada usuário. Este trabalho desenvolveu uma metodologia de adaptação de conteúdo para ensino, aplicando técnicas de processamento de texto. O processo de produção de conteúdo personalizado permitiu um avanço na forma de uso de sistemas tutores no ensino quanto a geração de conteúdo. Como resultado foi obtido um modelo, com ferramenta aplicada ao contexto, para adaptação automática de conteúdo construído com base em estilos de aprendizagem. |