Competency-based educational recommendation systems : a systematic literature review

Este artigo traz uma Revisão Sistemática da Literatura de Sistemas de Recomendação Educacionais baseados em competências, analisando os estudos primários localizados nas principais bases de dados de literatura científica e revistas nacionais. A metodologia utilizou um framework de 6 etapas, iniciando com a definição do tema central até a apresentação dos resultados do estudo. As análises demonstraram que o principal usuário da recomendação baseada em competências nos estudos publicados são alunos do ensino superior, e os itens mais recomendados são objetos de aprendizagem e atividades educacionais. Além disso, foi possível identificar ferramentas de avaliação de competências no âmbito educacional. Desse modo, o estudo pretende contribuir para o resultado de trabalhos futuros na área.Este artigo traz uma Revisão Sistemática da Literatura de Sistemas de Recomendação Educacionais baseados em competências, analisando os estudos primários localizados nas principais bases de dados de literatura científica e revistas nacionais. A metodologia utilizou um framework de 6 etapas, iniciando com a definição do tema central até a apresentação dos resultados do estudo. As análises demonstraram que o principal usuário da recomendação baseada em competências nos estudos publicados são alunos do ensino superior, e os itens mais recomendados são objetos de aprendizagem e atividades educacionais. Além disso, foi possível identificar ferramentas de avaliação de competências no âmbito educacional. Desse modo, o estudo pretende contribuir para o resultado de trabalhos futuros na área

Sistemas de Recomendação Educacional baseados em Competências: uma revisão sistemática da literatura

Este artigo traz uma Revisão Sistemática da Literatura de Sistemas de Recomendação Educacionais baseados em competências, analisando os estudos primários localizados nas principais bases de dados de literatura científica e revistas nacionais. A metodologia utilizou um framework de 6 etapas, iniciando com a definição do tema central até a apresentação dos resultados do estudo. As análises demonstraram que o principal usuário da recomendação baseada em competências nos estudos publicados são alunos do ensino superior, e os itens mais recomendados são objetos de aprendizagem e atividades educacionais. Além disso, foi possível identificar ferramentas de avaliação de competências no âmbito educacional. Desse modo, o estudo pretende contribuir para o resultado de trabalhos futuros na área

The application of recommender systems in education: a systematic literature review

O crescente interesse em pesquisas sobre sistemas de recomendações educacionais tem motivado o surgimento de novas técnicas e modelos nos últimos anos. Entretanto, as informações existentes sobre a diversidade de mecanismos utilizados para a produção de recomendações no contexto educacional são limitadas. Diante disso, este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura que sintetiza o conhecimento disponível sobre a forma que os recomendadores educacionais produzem as recomendações. Para tal foram selecionados 20 artigos publicados entre 2015 e 2019 de 517 publicações científicas identificadas. Os resultados fornecem conclusões sobre como os recomendadores educacionais funcionam apresentando um panorama das técnicas, entradas e saídas desses sistemas nas pesquisas mais recentes.The growing interest in educational recommender systems has motivated the emergence of new techniques and models in recent years. Despite this, there is limited information on a variety of mechanisms used by such systems to produce recommendations in the educational context. Therefore, this paper presents a systematic literature review that summarizes the available knowledge on the operation of educational recommender systems. Through the execution of the systematic review, 20 research papers published between 2015 and 2019 were selected from an initial set of 517 studies. The results provide findings regarding how educational recommenders work by presenting a panorama of the techniques, inputs and outputs of these systems in the most recent research.Facultad de Informátic

Aplica??o do NSGA-II em uma abordagem multiobjetivo na recomenda??o de objetos de aprendizagem em ambientes inteligentes para educa??o

Existem grandes reposit?rios de conte?dos na Internet que podem ser utilizados como fonte de recursos para promo??o do e-learning. Por?m, o volume de materiais dispon?veis ? muito grande. Para lidar com essa quantidade de itens, s?o utilizados os Sistemas de Recomenda??o, que selecionam os materiais mais adequados aos objetivos do estudante. Nesse contexto, o presente trabalho prop?e uma abordagem multiobjetivo do problema de recomenda??o de Objetos de Aprendizagem (OAs) para atender a uma demanda de ensino, desde uma pequena se??o de aprendizagem at? um curso completo. Na abordagem proposta, uma solu??o n?o necessariamente cobre todos os conceitos estabelecidos pelo design instrucional. Na verdade, buscam-se solu??es que tenham o menor custo e a maior quantidade de conceitos cobertos. O custo de cada OA ? diferente para cada aluno, determinado a partir do seu estilo de aprendizagem e de avalia??es feitas por outros estudantes com perfil semelhante daquele aluno. Todavia, existem depend?ncias entre alguns conceitos estabelecidas pelo design instrucional que cada solu??o deve respeitar. A partir do conjunto de solu??es geradas, o estudante escolhe aquela que melhor atende as suas expectativas. Para se obter solu??es foi utilizado o algoritmo NSGA II no framework MOEA, testado em uma inst?ncia de problema gerada artificialmente. Foram criados dois m?todos de inicializa??o da popula??o, que determina para cada indiv?duo valores aleat?rios de cobertura e seleciona Objetos de Aprendizagem tamb?m de forma rand?mica. Os resultados obtidos foram conjuntos de at? 19 solu??es para inst?ncias com 200 conceitos e 10 depend?ncias entre conceitos, bem como de at? 6 solu??es para inst?ncia com 20 conceitos e 2 depend?ncias. Para cursos com 20 depend?ncias, a quantidade de solu??es obtidas foi menor, no m?ximo 10. Mostra-se importante a avalia??o de outros algoritmos al?m do NSGA-II, bem como a necessidade de aprimoramento do algoritmo de gera??o da popula??o inicial para obter mais solu??es inicialmente vi?veis. Um poss?vel trabalho futuro ? aplicar o problema em reposit?rios reais, no qual o custo de cada OA ? obtido a partir de seus pr?prios atributos.Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2020.There are large repositories of content in the Internet that can be used as resources for e-learning. However, there are too much available materials. Recommender Systems are used to deal with these many items, which select the most suitable materials for the student?s goals. The present paper proposes a multi-objective approach to the problem of Learning Objects (LOs) recommendation to meet a teaching demand, from a small learning section to an entire course. In the proposed approach, a solution does not necessarily cover all course subjects, established by the instructional design. In fact, solutions for a course are sought that have the lowest cost and the largest number of subjects covered. The cost of each LO is different for each student, based on his/her learning style, as well as assessments made by other students with a similar profile to that student. However, the instructional design also establishes dependencies between some subjects that each solution must respect. From the set of generated solutions, the student chooses the one that best meets his/her preferences and expectations. An artificial instance of that problem was tested, using the NSGA II algorithm in the MOEA framework. Two methods of population initialization were created, which determine for each individual random values of coverage and select Learning Objects randomly as well. The results obtained were sets of up to 19 solutions for instances of courses with 200 subjects and 10 dependencies, as well as sets up to 6 solutions for instance of courses with 20 subjects and 2 dependencies. For courses with 20 dependencies, the amount of solution obtained was smaller, at most 10. It?s important to evaluate other algorithms in addition to the NSGA-II, as well as the need to improve the initial population generation algorithm to obtain more feasible solutions. A possible future work is to apply the problem in real repositories, in which the cost of each OA is estimated based on its attributes

Learning Object Recommendations for Teachers Based On Elicited ICT Competence Profiles

Recommender systems (RS) offer personalized services for facilitating the process of appropriate item selection. To perform this task, user profiling mechanisms should be implemented to automatically construct and update meaningful user profiles. These profiles can drive the RS in providing informed recommendations suited to the unique characteristics of each user. In the context of technology enhanced learning (TeL) Recommender Systems, the majority of research focus directly on learners' profiling and ignore the potential benefits of profiling teachers' professional capacities too. As a result, limited previous works exist on effectively capturing and utilizing individual teachers' particular professional characteristics, such as their Digital Competences (commonly referred to as ICT Competences) and exploiting these in systems that support their teaching preparation and practice, for example in the selection of appropriate educational resources. This paper proposes a RS which targets to support teachers in selecting learning objects (LO) from existing LO repositories (LORs) in a unified manner, namely by (a) automatically constructing their ICT Competence Profiles based on their actions within these LORs and (b) exploiting these profiles for more efficient LO selection. Experiments with data from three real-life LORs are presented and evaluation results are discussed to demonstrate the benefits of the proposed system

A integração da categoria sociocultural ao modelo de autoavaliação de competências docentes digitais para a educação básica

Orientadora: Maria do Carmo Duarte FreitasCoorientadora: Taiane Ritta CoelhoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 17/12/2021Inclui referênciasResumo: As tecnologias de informação e comunicação (TIC) impulsionam mudanças no campo educacional e promovem o desenvolvimento de competências docentes digitais (CDD) na educação básica. Esta pesquisa aplicada, de abordagem mista, tem como objetivo geral propor a integração da categoria sociocultural ao modelo de autoavaliação de competências docentes digitais para a educação básica brasileira, para responder como inserir a competência sociocultural em um modelo baseado em rubricas, para autoavaliação de CDD dos docentes da educação básica brasileira. Os modelos da literatura pesquisada nas bases Web of Science, Scopus e Science Direct, contemplam cinco categorias da competência digital: tecnológica, informação, comunicação, pedagógica, axiológica. Neste estudo, é desenvolvido o modelo CDD-EB, que inclui e valida uma sexta categoria, chamada sociocultural, em que o docente se reconhece enquanto sujeito pertencente a sociedade da informação, situado na realidade social e educacional ao ensinar os alunos da geração Z e alfa, nascidos na era digital. Também parte do pressuposto que os professores da educação básica brasileiros possuem perfil de competências digitais que vão de iniciante a expert. Para atender ao objetivo, é construído e validado o modelo CDD-EB, composto por rubricas de autoavaliação e disponibilizado em rede na Plataforma CDD-EB. A validação contou com a avaliação de 15 especialistas-juízes e de 275 professores da Educação Básica, que fizeram sua autoavaliação na Plataforma CDD-EB. O processo de autoavaliação, ao final, devolve aos participantes uma resposta sobre o perfil identificado pelas rubricas. Os dados foram analisados com a Estatística Descritiva e como resultados, o modelo apresenta validade (IVC > 0,8 e CVC > 0,9) e confiabilidade (Alfa de Cronbach > 0,8). Foi testado com a Análise Fatorial Confirmatória, que apresentou correlação entre os descritores (variáveis) e categorias de CDD (fatores), apresentando um modelo aceitável e representativo de Competência Docente Digital. O modelo CDD-EB contribui para a formação docente ao disponibilizar uma plataforma que oportuniza autorreflexão e inclui a categoria sociocultural como parte que integra a CDD, num processo autoavaliativo guiado por rubricas, as quais possibilitam refletir sobre questões da realidade social que está inserido. Ainda gera contribuição para o campo interdisciplinar, com avanço das pesquisas que envolvem informação e educação, ao proporcionar aos professores a identificação do seu perfil de CDD e, com isso, buscarem formação continuada adequada à sua realidade e às suas necessidades.Abstract: Information and communication technologies (ICT) drive changes in the educational field and promote the development of digital teaching skills (CDD) in basic education. This applied research, with a mixed approach, has as general objective to propose the integration of the sociocultural category to the self-assessment model of digital teaching skills for basic education, to answer how to insert sociocultural competence in a model based on rubrics, for self-assessment of CDD of the Brazilian basic education teachers. The models of the literature researched in the Web of Science, Scopus and Science Direct databases contemplate five categories of digital competence: technological, information, communication, pedagogical, axiological. In this study, the CDD-EB model is developed, which includes and validates a sixth category, called sociocultural, in which the teacher recognizes himself as a subject belonging to the information society, situated in the social and educational reality when teaching students from Generation Z and alpha, born in the digital age. It also assumes that Brazilian basic education teachers have a profile of digital skills ranging from beginners to experts. To meet the objective, the CDD-EB model is built and validated, made up of self-assessment items and made available on the CDD-EB Platform network. The validation included the evaluation of 15 expert-judges and 275 Basic Education teachers, who carried out their self-assessment on the CDD-EB Platform. The self-assessment process, at the end, gives the participants an answer about the profile identified by the rubrics. Data were analyzed using Descriptive Statistics and, as a result, the model presents validity (CVI > 0.8 and CVC > 0.9) and reliability (Cronbach's Alpha > 0.8). It was tested with Confirmatory Factor Analysis, which showed correlation between descriptors (variables) and CDD categories (factors), presenting an acceptable and representative model of Digital Teaching Competence. The CDD-EB model contributes to teacher education by providing a platform that provides opportunities for self-reflection and includes the sociocultural category as part of the CDD, in a self-assessment process guided by rubrics, which make it possible to reflect on issues of the social reality that is inserted. It also contributes to the interdisciplinary field, with advances in research involving information and education, by providing teachers with the identification of their CDD profile and, therefore, seeking continuing education that is adequate to their reality and needs

The Challenges of Big Data - Contributions in the Field of Data Quality and Artificial Intelligence Applications

The term "big data" has been characterized by challenges regarding data volume, velocity, variety and veracity. Solving these challenges requires research effort that fits the needs of big data. Therefore, this cumulative dissertation contains five paper aiming at developing and applying AI approaches within the field of big data as well as managing data quality in big data

Artificial Intelligence for Online Review Platforms - Data Understanding, Enhanced Approaches and Explanations in Recommender Systems and Aspect-based Sentiment Analysis

The epoch-making and ever faster technological progress provokes disruptive changes and poses pivotal challenges for individuals and organizations. In particular, artificial intelligence (AI) is a disruptive technology that offers tremendous potential for many fields such as information systems and electronic commerce. Therefore, this dissertation contributes to AI for online review platforms aiming at enabling the future for consumers, businesses and platforms by unveiling the potential of AI. To achieve this goal, the dissertation investigates six major research questions embedded in the triad of data understanding of online consumer reviews, enhanced approaches and explanations in recommender systems and aspect-based sentiment analysis