Linha de Pesquisa: Inteligência Artificial

Resumo do trabalho:

De acordo com as necessidades do aluno, o aprendizado pode ser apoiado e aprimorado por meio de instrução estruturada e personalizada. Este trabalho apresenta uma abordagem de recomendações pedagógicas personalizadas com base no perfil cognitivo do aluno, fornecidas pelo Revised Approaches to Study Inventory (RASI). As ações pedagógicas recomendadas seguem a hierarquia da Taxonomia de Bloom Revisada (TBR). O sequenciamento de ações pedagógicas foi modelado como um problema de otimização multiobjetivo. A solução do problema foi implementada usando um algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO). Os objetivos otimizados neste problema são a similaridade entre o perfil do aluno e a sequência de ações e o número de ações adequadas ao perfil do aluno. Experimentos realizados com alunos de instituições de ensino superior sugerem que a abordagem proposta com Particle Swarm Optimization (PSO) apresenta soluções mais bem aceitas pelos alunos do que a recomendação pedagógica aleatória.

Link da transmissão da defesa:

https://conferenciaweb.rnp.br/sala/marcia-aparecida-fernandes