Recomendação sensível ao contexto aplicada à educação híbrida
Ambientes de educação híbrida são aqueles que combinam instrução presencial com instrução mediada por computador, e têm ganhado espaço nos meios de discussão sobre novas metodologias educacionais. Vários benefícios são observados na utilização dessa metodologia, dentre eles: aumento do desempenho ac...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/254410 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/254410 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Sistemas de recomendação Ontologias Educação híbrida Recommender Systems Context Awareness Blended Learning |
| Sumario: | Ambientes de educação híbrida são aqueles que combinam instrução presencial com instrução mediada por computador, e têm ganhado espaço nos meios de discussão sobre novas metodologias educacionais. Vários benefícios são observados na utilização dessa metodologia, dentre eles: aumento do desempenho acadêmico e das habilidades sociais dos estudantes, aumento da flexibilidade de ensino e aprendizagem, aumento da satisfação do estudante, diminuição das taxas de evasão e aumento da retenção escolar. O papel das TICs é central nesse cenário, podendo colaborar com o que se chama aprendizagem ubíqua, ou seja, um ambiente de aprendizado diário que fornece conteúdo e interação a qualquer hora e lugar aos alunos. Sistemas de recomendação são muito úteis nesses ambientes, provendo a sugestão de conteúdos e atividades de forma personalizada aos usuários. Neste âmbito, este trabalho propõe um modelo para recomendação de recursos de aprendizagem sensível ao contexto em um ambiente de educação híbrida, utilizando ontologia. Para avaliar o modelo, foram utilizadas regras SWRL (Semantic Web Rule Language) através do motor de inferência Pellet. A abordagem foi avaliada através de um estudo de caso que representa a situação de um aluno em um ambiente de educação híbrida, com diversas opções de recursos, em que as escolhas podem variar de acordo com o seu perfil geral e acadêmico, além do seu contexto atual. Então, as regras de recomendação são executadas, tendo como resultado a sugestão de recursos para o aluno, onde verificou-se que o modelo é capaz de inferir relações entre o aluno e os recursos de aprendizagem, levando em conta o seu perfil, a tecnologia disponível e a sua localização. Assim, foi apresentada a verificação da abordagem proposta, possibilitando a reprodução dos procedimentos e testes realizados. |
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