Uma Revisão das Diferentes Abordagens Computacionais para Detecção de Estilos de Aprendizagem de Estudantes em Sistemas para Educação a Distância

Com a evolução da Educação a Distância nos últimos anos, muito se tem estudado sobre a importância de se considerar estilos de aprendizagem no processo de ensino a distância. No entanto, a identificação dos estilos de aprendizagem de um estudante em um ambiente EaD não é uma tarefa trivial. Este artigo busca realizar uma revisão sobre as diferentes abordagens computacionais para detecção de estilos de aprendizagem presentes na literatura. As abordagens computacionais aqui apresentadas são baseadas em técnicas da Inteligência Artificial capazes de realizar a detecção dos estilos de aprendizagem de forma automática a partir do comportamento do aluno em um ambiente virtual de aprendizagem. No total, foram selecionados 26 artigos, dos quais pode-se analisar 15 abordagens diferentes para detecção de estilos de aprendizagem. Dentre as abordagens, a mais utilizada nos trabalhos selecionados foram as Redes Bayesianas. Além disso, percebeu-se que as pesquisas relacionadas a detecção automática de estilos de aprendizagem, mesmo após as críticas recentes a teoria, continuam sendo desenvolvidas e aperfeiçoadas

Regras de associação aplicadas ao problema de evasão de alunos de cursos de pós-graduação (Lato Sensu) na modalidade EaD de uma instituição de ensino privada

Um dos grandes desafios enfrentados pelo Ensino a Distância (EaD) é a desistência do aluno antes da conclusão do curso. Neste sentido, este problema tem sido abordado sobre os mais variados aspectos. Contudo, estudos sobre a evasão de cursos de pós-graduação EaD ainda são mais restritos quando comparados à cursos de graduação nesta mesma modalidade, notadamente devido a menor disponibilidade de dados. Este trabalho realiza a análise dos fatores que levaram à evasão de cursos de pós-graduação EaD de uma Instituição de Ensino privada que detém mais de 300 mil alunos. Para tanto, utilizaram-se ferramentas de estatística descritiva como também de Mineração de Dados, mais especificamente de Regras de Associação. Resultados apontam que fatores institucionais relacionados ao material didático e dificuldade com recursos tecnológicos foram alguns dos principais agentes causadores de evasão nos cursos

Modelagem do Problema de Cobertura de Conjunto para Recomendação de Objetos de Aprendizagem aplicado ao Repositório do YouTube

Este trabalho propõe um novo modelo para o Problema de Cobertura de Conjunto utilizado no processo de recomendação de objetos de aprendizagem. Cada objeto traz um conjunto de conceitos e, para evitar uma sobrecarga cognitiva do aprendiz, é necessário atentar-se para as repetições desses conceitos. Assim, a modelagem proposta consiste na seleção de um conjunto de objetos com menor custo e menor repetição de conceitos. Para solucionar o problema foi utilizado um algoritmo genético associado à um sistema de recomendação de objetos integrado à API do YouTube. Os resultados dos experimentos demonstram que a abordagem proposta se mostra promissora, possibilitando uma recomendação eficiente de vídeos que atenda `as requisições do usuário

Categorização de vídeos educacionais do Youtube por meio de comentários

O Youtube ´e uma plataforma online que oferta Objetos de Aprendizagem sobre as mais diversas áreas do conhecimento. De maneira a facilitar a busca por conteúdos, o Youtube categoriza os seus vídeos em diversas classes. No entanto, já apontou-se que, de forma geral, a categorização dos vídeos não é relevante ou que as categorias estão erroneamente atribuídas aos vídeos. Este trabalho utiliza técnicas de Mineração de Texto com o objetivo de analisar os comentários dos vídeos e identificar se eles possuem potencial para serem utilizados para a categorização de vídeos educacionais. Resultados experimentais apontam que existem diferenças importantes nos vocabulários dos comentários dos vídeos educacionais e não educacionais

SISTEMA MÓVEL PARA REALIZAÇÃO DE PESQUISAS DE DEMANDA TURÍSTICA – A INTERDISCIPLINARIDADE ENTRE TURISMO E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GERANDO RESULTADOS APLICADOS

Conhecer o perfil do turista de uma destinação turística é um dos passos primordiais para o planejamento estratégico de um destino. Este trabalho tem como objetivo formentar a discussão sobre atividades interdisciplinares do Turismo com a área de Tecnologia da Informação, apresentando uma metodologia para pesquisas de demanda turística por meio de automação do processo de coleta e tabulação dos resultados, racionalizando recursos já existentes na Instituição combinados com a aquisição de outros economicamente viáveis. Por meio do sistema desenvolvido foi possível reduzir o tempo médio de entrevista, reduzir o número de formulários invalidados, eliminar os erros de digitação e o tempo de processamento destas informações

Uma ferramenta didática para aprendizagem de redes sem fio.

Redes sem fio são formadas por nós dotados de algum poder de processamento computacional, com liberdade para se movimentarem em direções arbitrárias e com a capacidade de estabelecerem conexões temporárias entre si para a transmissão de dados. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma ferramenta de código aberto, desenvolvida para propósitos de aprendizagem dos conceitos básicos relacionados às redes sem fio.The purpose of this work is to present a complementary resource to those who starts on study of structureless wireless networks. This tool was built in the Scilab environment and it is free of charge, following the opensource philosophy. Using API´s (or functions) already present in the environment, the authors obtained an easy-to-use interface through known entities such as window, buttons and menus. The main idea is to provide a tool capable of demonstrates from the simplest concept in wireless network to typical problem associated with recent technology restraints

Estudo sobre a evasão de alunos dos cursos de pós- Graduação (lato sensu) da modalidade ead de uma Instituição de ensino privada utilizando mineração de dados

A evasão no ensino superior é uma questão que vem sendo discutida por várias Instituições de Ensino Superior (IES). Com base nesse assunto, identificou-se um número crescente de evasão através de um levantamento realizado no período de 2017 a 2019 em cursos Lato Sensu da modalidade EaD de uma IES privada. Com o objetivo de identificar tais fatores que possam contribuir para a evasão, utilizou-se dados obtidos através de 170 questionários respondidos. O algoritmo Apriori foi utilizado trazendo regras de associação que auxiliam na determinação de variáveis determinantes no abandono através da mineração de dados (Data mining). Foi possível identificar que a evasão se deu tanto por fatores pessoais quanto institucionais

Estudo sobre a evasão de alunos dos cursos de pós- Graduação (lato sensu) da modalidade ead de uma Instituição de ensino privada utilizando mineração de dados

A evasão no ensino superior é uma questão que vem sendo discutida por várias Instituições de Ensino Superior (IES). Com base nesse assunto, identificou-se um número crescente de evasão através de um levantamento realizado no período de 2017 a 2019 em cursos Lato Sensu da modalidade EaD de uma IES privada. Com o objetivo de identificar tais fatores que possam contribuir para a evasão, utilizou-se dados obtidos através de 170 questionários respondidos. O algoritmo Apriori foi utilizado trazendo regras de associação que auxiliam na determinação de variáveis determinantes no abandono através da mineração de dados (Data mining). Foi possível identificar que a evasão se deu tanto por fatores pessoais quanto institucionais

Regras de associação aplicadas ao problema de evasão de alunos de cursos de pós-graduação (Lato Sensu) na modalidade EaD de uma instituição de ensino privada

Um dos grandes desafios enfrentados pelo Ensino a Distância (EaD) é a desistência do aluno antes da conclusão do curso. Neste sentido, este problema tem sido abordado sobre os mais variados aspectos. Contudo, estudos sobre a evasão de cursos de pós-graduação EaD ainda são mais restritos quando comparados à cursos de graduação nesta mesma modalidade, notadamente devido a menor disponibilidade de dados. Este trabalho realiza a análise dos fatores que levaram à evasão de cursos de pós-graduação EaD de uma Instituição de Ensino privada que detém mais de 300 mil alunos. Para tanto, utilizaram-se ferramentas de estatística descritiva como também de Mineração de Dados, mais especificamente de Regras de Associação. Resultados apontam que fatores institucionais relacionados ao material didático e dificuldade com recursos tecnológicos foram alguns dos principais agentes causadores de evasão nos cursos

Analysis of selection and crossover methods used by genetic algorithm-based heuristic to solve the LSP allocation problem in MPLS Networks under capacity constraints

The Multiprotocol Label Switching (MPLS) is a popular routing technique for IP networks, where the core problem is to find a route (called LSP) that satisfy all the capacity constraints imposed by a specific traffic. Genetic algorithms come as a simple, appealing solution approach, but one that requires careful choices concerning initial population generation, crossover, mutation and selection. The present paper discusses the influence of different crossover and selection methods in achieving a fast and accurate convergence of the genetic algorithm, when solving the MPLS allocation problem. The experimental results, using different network topologies such as Carrier, Dora, and Mesh, have shown that uniform crossover and Stochastic Remainder Sampling selection are the most suitable combination to solve the problem