APERFEIÇOAR A APRENDIZAGEM DOS ALUNOS POR MEIO DA OFERTA DE CAMINHOS DE ESTUDO PERSONALIZADOS

Personalized study pathways signify an evolutive learning approach to education, that is customized to meet the unique needs and interests of individual student. In contrast to the traditional "one size fits all" model, a personalized learning approach acknowledges the distinctiveness of each student, encompassing their unique learning styles, strengths, and areas for improvement. Furthermore,  This approach uses advanced technologies and data analytics to customize lessons, content and assessments according to the specific requirements of each student.  This Research paper explores the concept of personalized study pathways as a way to enhance student learning outcomes given that The traditional “one-size-fits-all” approach has encountered limitations in addressing the diverse learning needs and preferences of students. The theoretical framework includes  an overview encompassing personalized study pathways, the transformation of education, learning styles, technology, and its potential implications for enhancing educational system.Os percursos de estudo personalizados significam uma abordagem de aprendizagem evolutiva à educação, que é personalizada para ir ao encontro das necessidades e interesses únicos de cada aluno. Em contraste com o modelo tradicional "tamanho único", uma abordagem de aprendizagem personalizada reconhece a distinção de cada aluno, englobando os seus estilos de aprendizagem únicos, pontos fortes e áreas de melhoria. Além disso, esta abordagem utiliza tecnologias avançadas e análise de dados para personalizar as aulas, os conteúdos e as avaliações de acordo com as necessidades específicas de cada aluno.  Este documento de investigação explora o conceito de percursos de estudo personalizados como forma de melhorar os resultados de aprendizagem dos estudantes, uma vez que a abordagem tradicional "tamanho único" encontrou limitações na resposta às diversas necessidades e preferências de aprendizagem dos estudantes. O enquadramento teórico inclui uma visão geral que engloba os percursos de estudo personalizados, a transformação da educação, os estilos de aprendizagem, a tecnologia e as suas potenciais implicações para melhorar o sistema educativo

ABORDAGEM DE REAPROPRIAÇÃO DE RECURSOS: MELHORANDO O ENVOLVIMENTO DOS ESTUDANTES E RESULTADOS DE APRENDIZAGEM POR MEIO DE CONTEÚDO PERSONALIZADO

The resource reappropriation approach, as examined in this study, has shown positive effects on student engagement and learning outcomes. By reusing existing resources and tailoring them to meet individual student preferences and interests, educators can create more engaging and relevant learning experiences. The traditional "one size fits all" approach often struggles to adapt to the diverse needs and interests of students, resulting in limited achievement and a lack of engagement. The resource reappropriation approach addresses this issue by providing a personalized learning experience for each student. The study employed a mixed-methods research design, combining a literature review with surveys and questionnaires administered to both educators and students. The literature review helped gather existing knowledge and theoretical frameworks related to personalized learning and content reappropriation, providing a foundation for the study. Surveys and questionnaires were then used to collect educators and students’ perspectives and experiences with the resource reappropriation approach. The findings of the study indicated that the resource reappropriation approach had a positive impact on student engagement and learning outcomes. By tailoring learning materials to students’ preferences and interests, educators were able to create more meaningful and relevant content, resulting in increased student engagement. Additionally, the personalized nature of the approach contributed to improved learning outcomes, as students were more motivated to actively participate in their education. The resource reappropriation approach offers a promising method for improving student engagement and learning outcomes. By acknowledging and catering to students' individual needs and interests, educators can create a more personalized and effective learning environment.A abordagem de reapropriação de recursos, como examinada neste estudo, demonstrou efeitos positivos no envolvimento dos estudantes e nos resultados de aprendizagem. Ao reutilizar recursos existentes e adaptá-los para atender às preferências e interesses individuais dos estudantes, os educadores podem criar experiências de aprendizagem mais envolventes e relevantes. A abordagem tradicional de "tamanho único para todos" muitas vezes luta para se adaptar às diversas necessidades e interesses dos estudantes, resultando em realizações limitadas e falta de envolvimento. A abordagem de reapropriação de recursos aborda esse problema, fornecendo uma experiência de aprendizagem personalizada para cada estudante. O estudo empregou um design de pesquisa de métodos mistos, combinando uma revisão de literatura com pesquisas e questionários administrados tanto a educadores quanto a estudantes. A revisão de literatura ajudou a reunir conhecimentos e estruturas teóricas existentes relacionadas à aprendizagem personalizada e reapropriação de conteúdo, fornecendo uma base para o estudo. As pesquisas e questionários foram então usados para coletar perspectivas e experiências de educadores e estudantes com a abordagem de reapropriação de recursos. Os resultados do estudo indicaram que a abordagem de reapropriação de recursos teve um impacto positivo no envolvimento dos estudantes e nos resultados de aprendizagem. Ao adaptar materiais de aprendizagem às preferências e interesses dos estudantes, os educadores foram capazes de criar conteúdo mais significativo e relevante, resultando em maior envolvimento dos estudantes. Além disso, a natureza personalizada da abordagem contribuiu para a melhoria dos resultados de aprendizagem, uma vez que os estudantes estavam mais motivados a participar ativamente de sua educação. A abordagem de reapropriação de recursos oferece um método promissor para melhorar o envolvimento dos estudantes e os resultados de aprendizagem. Ao reconhecer e atender às necessidades e interesses individuais dos estudantes, os educadores podem criar um ambiente de aprendizagem mais personalizado e eficaz

TRANSFORMAÇÃO DIGITAL EM PROGRAMAS DE MESTRADO: UMA ABORDAGEM CENTRADA NAS NECESSIDADES PARA A EXCELÊNCIA DO E-LEARNING

The Covid-19 pandemic has accelerated the need for successful digital transformation in master's programs, particularly in the realm of e-learning. This article explores the importance of a needs-centered approach in navigating this transformational journey amidst the challenges posed by the pandemic. By understanding and addressing the evolving needs of students in a remote learning environment, educational institutions can effectively leverage digital technologies to deliver high-quality education. The article presents a comprehensive framework for digital transformation, emphasizing the evaluation of student needs and objectives as the starting point. Strategic planning, resource allocation, and timeline development are crucial for the seamless integration of digital tools into the curriculum, taking into account the unique challenges imposed by the pandemic. Faculty and staff training and development play a pivotal role in equipping educators with the skills necessary to facilitate effective online instruction. The adoption of suitable technologies and platforms is explored within the context of e-learning, considering factors such as scalability, security, and user experience. The needs-centered approach highlights the importance of personalized learning experiences to cater to individual student requirements, ensuring engagement and achievement in the virtual classroom. Continuous monitoring, evaluation, and improvement are paramount during the digital transformation process, particularly in the context of the pandemic. Gathering feedback from students and educators allows institutions to adapt and refine their digital initiatives to optimize learning outcomes. Effective change management strategies, including clear communication, robust support systems, and stakeholder engagement, help navigate the challenges presented by the sudden shift to remote learning. In conclusion, a needs-centered approach is crucial for successful digital transformation in master's programs, especially in the face of the covid-19 pandemic. By prioritizing student needs, aligning strategies with remote learning requirements, and leveraging digital tools effectively, educational institutions can ensure the continuity and quality of education. This article provides insights and guidance for institutions seeking to navigate the digital transformation journey in the context of Covid-19, empowering them to deliver exceptional e-learning experiences and prepare students for the future of education.A pandemia de covid-19 acelerou a necessidade de uma transformação digital bem-sucedida nos programas de mestrado, especialmente no âmbito da aprendizagem eletrônica. Este artigo explora a importância de uma abordagem centrada nas necessidades na navegação desta jornada transformacional diante dos desafios impostos pela pandemia. Ao entender e abordar as necessidades evolutivas dos alunos em um ambiente de aprendizagem remota, as instituições educacionais podem alavancar efetivamente as tecnologias digitais para oferecer uma educação de alta qualidade. O artigo apresenta um quadro abrangente para a transformação digital, enfatizando a avaliação das necessidades e objetivos dos alunos como ponto de partida. O planejamento estratégico, alocação de recursos e desenvolvimento de cronograma são cruciais para a integração perfeita de ferramentas digitais no currículo, levando em conta os desafios únicos impostos pela pandemia. A formação e desenvolvimento do corpo docente e staff desde um papel essencial na preparação dos educadores com as habilidades necessárias para facilitar uma instrução online eficaz. A adoção de tecnologias e plataformas adequadas é explorada no contexto da aprendizagem eletrônica, considerando fatores como escalabilidade, segurança e experiência do usuário. A abordagem centrada nas necessidades destaca a importância de experiências de aprendizagem personalizadas para atender às exigências individuais dos alunos, garantindo o envolvimento e o alcance na sala de aula virtual. O monitoramento contínuo, avaliação e melhoria são de suma importância durante o processo de transformação digital, especialmente no contexto da pandemia. A coleta de feedback dos alunos e educadores permite que as instituições se adaptem e refinem suas iniciativas digitais para otimizar os resultados de aprendizagem. Estratégias eficazes de gestão de mudanças, incluindo comunicação clara, sistemas de suporte robustos e envolvimento das partes interessadas, ajudam a navegar nos desafios apresentados pela mudança repentina para a aprendizagem remota. Em conclusão, uma abordagem centrada nas necessidades é essencial para uma transformação digital bem-sucedida nos programas de mestrado, especialmente diante da pandemia de covid-19. Priorizando as necessidades dos alunos, alinhando estratégias com os requisitos de aprendizagem remota e aproveitando as ferramentas digitais efetivamente, as instituições educacionais podem garantir a continuidade e a qualidade da educação. Este artigo fornece insights e orientações para instituições que buscam navegar na jornada de transformação digital no contexto da covid-19, capacitando-as a oferecer experiências de aprendizagem eletrônica excepcionais e preparar os alunos para o futuro da educação. &nbsp

APERFEIÇOANDO A APRENDIZAGEM PERSONALIZADA COM UM SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO EM CURSOS ONLINE PRIVADOS

This paper proposes the integration of a recommendation system into private online courses as a means to enhance personalized learning. By leveraging the power of data analysis and algorithms, this paper argues that the recommendation system can tailor course content, study materials, and learning resources to meet the unique needs and preferences of individual students. The recommendation system, as detailed in this paper, operates by analyzing various factors such as students' learning patterns, performance data, and personal interests. Based on this analysis, the system dynamically adapts the course curriculum to provide additional resources and support for topics that students find challenging, while also offering advanced materials for those who are progressing rapidly. This adaptive approach, as presented in this paper, ensures that each student receives personalized guidance and support, enabling them to navigate the course at their own pace. As outlined, the recommendation system assists in creating customized study paths for students. By considering their learning goals and interests, this paper argues that the system suggests the optimal order of modules or topics within the course. In addition to personalized course content, as discussed in this paper, the recommendation system also suggests relevant learning resources to complement the core materials. These supplementary resources, as highlighted in this paper, such as articles, videos, interactive exercises, or recommended readings, are tailored to each student's specific needs. By providing diverse and targeted resources, the system, as detailed in this paper, ensures that students have access to a rich and varied learning experience, thereby promoting a deeper understanding of the subject matter. Moreover, as emphasized in this paper, the recommendation system fosters peer collaboration by suggesting study groups, discussion forums, or project teams based on shared interests, learning styles, or complementary skill sets. By connecting students with like-minded peers, as proposed in this paper, the system encourages active participation, knowledge sharing, and collaborative learning, creating a supportive and engaging learning community. For courses that focus on skill development, as argued in this paper, the recommendation system helps students identify their strengths and weaknesses. By analyzing their performance data, this paper suggests that the system can recommend targeted exercises, projects, or practice materials to improve specific skills. It can also suggest related courses or modules that build upon students' existing knowledge, as detailed in this paper, allowing them to develop a comprehensive skill set. The recommendation system, as presented in this paper, incorporates personalized assessments and feedback mechanisms to evaluate students' progress. It recommends practice quizzes, mock exams, or interactive assessments to help students gauge their understanding and identify areas for improvement. The system also provides tailored feedback, as discussed in this paper, highlighting strengths and offering specific strategies for enhancement, thereby fostering a growth mindset and supporting continuous learning.  Este artigo propõe a integração de um sistema de recomendação em cursos online privados como meio de aprimorar a aprendizagem personalizada. Ao aproveitar o poder da análise de dados e algoritmos, este artigo argumenta que o sistema de recomendação pode personalizar o conteúdo do curso, materiais de estudo e recursos de aprendizagem para atender às necessidades e preferências únicas de cada aluno. O sistema de recomendação, conforme detalhado neste artigo, opera analisando vários fatores, como padrões de aprendizagem dos alunos, dados de desempenho e interesses pessoais. Com base nessa análise, o sistema adapta dinamicamente o currículo do curso para fornecer recursos adicionais e apoio para tópicos que os alunos consideram desafiadores, ao mesmo tempo em que oferece materiais avançados para aqueles que estão progredindo rapidamente. Essa abordagem adaptativa, conforme apresentada neste artigo, garante que cada aluno receba orientação e suporte personalizados, permitindo que eles naveguem pelo curso em seu próprio ritmo. Como delineado, o sistema de recomendação auxilia na criação de trajetórias de estudo personalizadas para os alunos. Ao considerar seus objetivos de aprendizagem e interesses, este artigo argumenta que o sistema sugere a ordem ideal de módulos ou tópicos dentro do curso. Além do conteúdo do curso personalizado, conforme discutido neste artigo, o sistema de recomendação também sugere recursos de aprendizagem relevantes para complementar os materiais principais. Esses recursos complementares, conforme destacado neste artigo, como artigos, vídeos, exercícios interativos ou leituras recomendadas, são adaptados às necessidades específicas de cada aluno. Ao fornecer recursos diversos e direcionados, o sistema, conforme detalhado neste artigo, garante que os alunos tenham acesso a uma experiência de aprendizagem rica e variada, promovendo, assim, uma compreensão mais profunda do assunto. Além disso, conforme enfatizado neste artigo, o sistema de recomendação promove a colaboração entre pares, sugerindo grupos de estudo, fóruns de discussão ou equipes de projeto com base em interesses compartilhados, estilos de aprendizagem ou conjuntos de habilidades complementares. Ao conectar os alunos a colegas com mentalidades semelhantes, conforme proposto neste artigo, o sistema incentiva a participação ativa, a troca de conhecimento e a aprendizagem colaborativa, criando uma comunidade de aprendizado solidária e envolvente. Para cursos que se concentram no desenvolvimento de habilidades, como argumentado neste artigo, o sistema de recomendação ajuda os alunos a identificar seus pontos fortes e fracos. Ao analisar seus dados de desempenho, este artigo sugere que o sistema pode recomendar exercícios direcionados, projetos ou materiais de prática para aprimorar habilidades específicas. Ele também pode sugerir cursos ou módulos relacionados que se baseiam no conhecimento existente dos alunos, conforme detalhado neste artigo, permitindo que eles desenvolvam um conjunto abrangente de habilidades. O sistema de recomendação, conforme apresentado neste artigo, incorpora avaliações personalizadas e mecanismos de feedback para avaliar o progresso dos alunos. Ele recomenda questionários de prática, exames simulados ou avaliações interativas para ajudar os alunos a avaliar seu entendimento e identificar áreas para melhoria. O sistema também fornece feedback personalizado, conforme discutido neste artigo, destacando pontos fortes e oferecendo estratégias específicas para aprimoramento, promovendo assim uma mentalidade de crescimento e apoiando a aprendizagem contínua. &nbsp

Learner Modeling Based on Bayesian Networks

The work presented in this chapter lies within Learner modeling in an adaptive educational system construed as a computational modeling of the learner. All actions of the learner in a learning situation on an adaptive hypermedia systems are not limited to valid or invalid actions (true and false), but they are a set of actions that characterize the learning path of his formation. Thus, we cannot represent the information from the system of each learner using relative data. It requires putting our work in a probabilistic context due to the changes in the learner model information during formation. We propose in this work to use Bayesian networks as a probabilistic framework to resolve the issue of dynamic management and update of the learner model. The experiments and results presented in this work are arguments in favor of our hypothesis, and can also promote reusing the modeling obtained through different systems and similar modeling situations

APRENDIZAGEM PERSONALIZADA ATRAVÉS DA MODIFICAÇÃO ADAPTATIVA DE CONTEÚDO: EXPLORANDO O IMPACTO DO AJUSTE DE DIFICULDADE DE CONTEÚDO NO DESEMPENHO DO APRENDIZ

This research aims to explore the effectiveness of adaptive learning systems in dynamically modifying content to align with the abilities and knowledge levels of individual learners. By employing data analytics and machine learning algorithms, the study examines how content difficulty adjustment, pacing, content selection, and adaptive feedback contribute to a personalized learning experience. This study embarked on an exploration of the efficacy and implications of adaptive learning systems across diverse educational settings: K-12 classrooms, higher educational institutions, and corporate training environments. Through a multi-modal approach, incorporating both quantitative and qualitative analyses, the study evaluated the potential benefits and transformative impact of these personalized learning tools. Quantitatively, results indicated marked improvements post-intervention: notably, a rise in completion rates, significant enhancement in test scores, and increased engagement durations. Machine learning analyses further revealed patterns among learners, signifying segments that benefited immensely from the intervention. Qualitative feedback, obtained through semi-structured interviews, painted a compelling narrative of learner experiences. Common themes emphasized the system's adeptness at adjusting difficulty, facilitating personalized pacing, and providing nuanced, constructive feedback. Adaptive learning systems emerge as a potent tool in modern educational strategies, blending technology and pedagogy to deliver a tailored, responsive learning experience. However, while the immediate implications are promising, the broader applicability and long-term outcomes warrant further research. This study serves as a foundational exploration, signaling the transformative potential of adaptive learning in reshaping educational landscapes.Esta pesquisa tem o objetivo de explorar a eficácia dos sistemas de aprendizagem adaptativa na modificação dinâmica do conteúdo para se alinhar com as habilidades e níveis de conhecimento de aprendizes individuais. Por meio da utilização de analítica de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, o estudo examina como o ajuste de dificuldade de conteúdo, ritmo, seleção de conteúdo e feedback adaptativo contribuem para uma experiência de aprendizagem personalizada. Este estudo embarcou em uma exploração da eficácia e implicações de sistemas de aprendizagem adaptativa em diversos ambientes educacionais: salas de aula do ensino fundamental e médio, instituições de ensino superior e ambientes de treinamento corporativo. Através de uma abordagem multi-modal, incorporando análises quantitativas e qualitativas, o estudo avaliou os potenciais benefícios e o impacto transformador dessas ferramentas de aprendizagem personalizada. Do ponto de vista quantitativo, os resultados indicaram melhorias marcantes pós-intervenção: notavelmente, um aumento nas taxas de conclusão, um aumento significativo nas notas das avaliações e uma duração maior de envolvimento. As análises de aprendizado de máquina revelaram padrões entre os aprendizes, sinalizando segmentos que se beneficiaram imensamente da intervenção. O feedback qualitativo, obtido por meio de entrevistas semi-estruturadas, apresentou uma narrativa convincente das experiências dos aprendizes. Temas comuns destacaram a aptidão do sistema em ajustar a dificuldade, facilitar o ritmo personalizado e fornecer feedback nuançado e construtivo. Os sistemas de aprendizagem adaptativa surgem como uma ferramenta potente nas estratégias educacionais modernas, unindo tecnologia e pedagogia para entregar uma experiência de aprendizagem sob medida e responsiva. No entanto, embora as implicações imediatas sejam promissoras, a aplicabilidade mais ampla e os resultados a longo prazo exigem mais pesquisa. Este estudo serve como uma exploração fundamental, indicando o potencial transformador da aprendizagem adaptativa na reformulação das paisagens educacionais

Adapt Learning Path by Recommending Problems to Struggling Learners

The objective of this work is the creation of a resource recommendation ap-plication in Python integrated into the code of the virtual edX platform, which appears as an additional tab in each course. By selecting this tab, learners will have access at any time to their recommended issues for this course, and so they can adapt their learning path. In this article, we present a recommendation algorithm that will be responsible for proposing these prob-lems according to the scores obtained in the problems already performed by the learner. By calculating the similarity with the rest of the classmates, an estimate of the most practical problems for the learner will be made. We also present the different functions and parameters to implement it