Document details

Sistema de recomendação inteligente para uma plataforma de e-Learning

Author(s): Neves, Pedro Filipe Caldeira

Date: 2014

Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.26/14083

Origin: Instituto Politécnico de Coimbra

Project/scholarship: info:eu-repo/grantAgreement/FCT/5876-PPCDTI/115175/PT ;

Subject(s): Plataforma ADAPT; e-Learning; Motor de busca; Link-mining; Data-mining; Sistema de recomendações


Description

As plataformas de e-Learning são cada vez mais utilizadas na educação à distância, facto que se encontra diretamente relacionado com a possibilidade de proporcionarem aos seus alunos a valência de poderem assistir a cursos em qualquer lugar. Dentro do âmbito das plataformas de e-Learning encontra-se um grupo especialmente interessante: as plataformas adaptativas, que tendem a substituir o professor (presencial) através de interatividade, variabilidade de conteúdos, automatização e capacidade para resolução de problemas e simulação de comportamentos educacionais. O projeto ADAPT (plataforma adaptativa de e-Learning) consiste na criação de uma destas plataformas, implementando tutoria inteligente, resolução de problemas com base em experiências passadas, algoritmos genéticos e link-mining. É na área de link-mining que surge o desenvolvimento desta dissertação que documenta o desenvolvimento de quatro módulos distintos: O primeiro módulo consiste num motor de busca para sugestão de conteúdos alternativos; o segundo módulo consiste na identificação de mudanças de estilo de aprendizagem; o terceiro módulo consiste numa plataforma de análise de dados que implementa várias técnicas de data mining e estatística para fornecer aos professores/tutores informações importantes que não seriam visíveis sem recurso a este tipo de técnicas; por fim, o último módulo consiste num sistema de recomendações que sugere aos alunos os artigos mais adequados com base nas consultas de alunos com perfis semelhantes. Esta tese documenta o desenvolvimento dos vários protótipos para cada um destes módulos. Os testes efetuados para cada módulo mostram que as metodologias utilizadas são válidas e viáveis.

Document Type Master thesis
Language Portuguese
Advisor(s) Pereira, Carlos Manuel Jorge da Silva; Marques, Viriato António Pereira Marinho
Contributor(s) Neves, Pedro Filipe Caldeira
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