Anotação semântica para recomendação de conteúdos educacionais

Abstract

Orientador: Julio Cesar dos ReisDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Sistemas de apoio à aprendizagem exploram diversos recursos multimídia para considerar individualidades do aluno bem com diferentes estilos de aprendizagem. Todavia, a crescente quantidade de conteúdos educacionais disponíveis em diferentes formatos e de maneira fragmentada di?culta o acesso e compreensão dos conceitos em estudo. Embora a literatura tenha proposto abordagens para explorar técnicas de recomendação que permitem representação explícita de semântica por meio de artefatos como ontologias, essa linha não foi totalmente explorada e ainda requer muitos esforços de pesquisa. Esta pesquisa objetiva conceber um método de recomendação de conteúdo educacional explorando o uso de anotações semânticas sobre transcrições textuais de videoaulas. As anotações servem como metadados que expressam o signi?cado de trechos das aulas. A técnica de recomendação, como principal contribuição esperada, fundamenta-se nas anotações disponíveis para de?nir estratégias de ranking de conteúdos disponíveis a partir da proximidade semântica dos conceitos combinadas com técnicas de aprendizagem de máquina. A contribuição envolve o desenvolvimento de protótipos funcionais de software para validação experimental com base em conteúdos de videoaulas reais e deve destacar as principais vantagens e limitações da abordagem. Os resultados obtidos permitirão o acesso à recomendações mais adequadas para melhorar o processo de aprendizagem apresentando a possibilidade de uma experiência mais satisfatória pelos alunosAbstract: Learning support systems explore several audio-visual resources to consider individual needs and learning styles aiming to stimulate learning experiences. However, the large amount of online educational content in di?erent formats and the possibility of making them available in a fragmented way turns di?cult the tasks of accessing these resources and understanding the concepts under study. Although literature has proposed approachestoexploreexplicitsemanticrepresentationthroughartifactssuchasontologies in learning support systems, this research line still requires further investigation e?orts. In this MS.c. dissertation, we propose a method for recommending educational content by exploring the use of semantic annotations over textual transcriptions from video lectures. Our investigation addresses the di?culties in extracting entities from natural language texts in subtitles of videos. Our work studies how to re?ne concepts in a domain ontology to support semantic annotation of video lecture subtitles. We report on the design of a video lecture recommendation system which explores the extracted semantic annotations. Our solution explored semantically annotated videos with an ontology in the Computer Science domain. Obtained results indicate our recommendation mechanism is suited to ?lter relevant video content in di?erent use scenariosMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação2017/02325-5; 2018/00313-2FAPES

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