AdaptMLearning: uma proposta de sistema de aprendizagem adaptativo e inteligente.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Oliveira, Ivan Carlos Alcântara de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizagem (Sistemas); Fuzzy (Inteligência Artificial); Fuzzy computing; Intelligent and adaptive learning systems; Learning objects; Learning styles; Performance; Previously acquired knowledge; Technology; Tecnologia
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-26122013-150826/

Sistemas de Aprendizagem Adaptativos e Inteligentes, tema de pesquisa recente no mundo, são ambientes com arquitetura e algoritmos específicos, que consideram as características individuais de cada estudante para selecionar o objeto de aprendizagem mais adequado a ser oferecido ao aluno. O rápido desenvolvimento da infraestrutura sem fio e o amplo uso de dispositivos móveis na vida diária das pessoas motivam as pesquisas relativas ao uso desses dispositivos na educação, proporcionando o m-learning. Assim, relacionado a essas linhas de pesquisa, este trabalho propõe a arquitetura AdaptMLearning, elaborada para prover a aprendizagem em plataformas móveis e não móveis, considerando a seleção de objetos de aprendizagem que melhor se adaptam a diversos aspectos, tais como: dados sobre a tecnologia utilizada para acesso; informações sobre o estilo de aprendizagem de um estudante; desempenho e tempo associados à interação do estudante com o objeto de aprendizagem; conhecimentos adquiridos pelo estudante em consonância ao conteúdo do curso; e a garantia de que não só o professor possa configurar as adaptações a serem oferecidas ao seu curso, como também o aluno tenha a possibilidade de informar sua preferência pelos tipos de mídia. Essa arquitetura é baseada no modelo de referência AHAM para sistemas adaptativos AEHS, contemplando a quádrupla: espaço do conhecimento, modelo do usuário, observações e modelo de adaptação, referente à definição lógica desses sistemas. Na AdaptMLearning, foram desenvolvidos alguns algoritmos, utilizando-se o modelo FSLSM, relacionado aos estilos de aprendizagem de um estudante e o padrão IEEE 1484 para catalogação dos objetos de aprendizagem e uso de alguns atributos de suas categorias, associados às dimensões dos estilos de aprendizagem do modelo FSLSM. O algoritmo calcula um peso para um objeto catalogado em cada dimensão e permite uma busca pelo objeto mais adequado ao estilo do estudante, além de usar a computação fuzzy, para avaliar se o estudante pode sofrer mudanças no seu estilo, deve receber reforço ou necessita de um reestudo em determinado assunto de um curso, por meio de resultados obtidos com o tempo de estudo e desempenho. Também, este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um simulador para a arquitetura AdaptMLearning e seus algoritmos, realizada utilizando diversos cenários de simulação, envolvendo estudantes, cursos e tecnologias com diferentes configurações. Assim sendo, com base nos resultados obtidos por meio da avaliação, foi possível discutir, analisar e identificar o potencial de uso da AdaptMLearning e de seus algoritmos em uma situação real para elaboração de um ambiente de aprendizagem ou agregação a um ambiente existente.