Formação de grupos em MOOCs utilizando Particle Swarm Optimization

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Ullmann, Matheus Rudolfo Diedrich lattes
Orientador(a): Ferreira, Deller James lattes
Banca de defesa: Ferreira, Deller James, Camilo Júnior, Celso Gonçalves, Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes, Carvalho, Cedric Luiz de
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
Departamento: Instituto de Informática - INF (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
MOOC
Cursos online
Massivos abertos
CSCL
Aprendizagem colaborativa
Aprendizagem a distância
PSO
Otimização porenxamedepartículas
Análise combinatória
Composição de grupos
Formaçãode grupos
Palavras-chave em Inglês:
MOOC
Massive open online courses
CSCL
Colaborative learning
Distance learning
PSO
Particle swarm optimization
Combinatorial analysis
Group composition
Group formation
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5609
Resumo: The MassiveOpenOnlineCourses(MOOCs)areonlinecourseswithopenenrollment that involvingahugeamountofstudentsfromdifferentlocations,withdifferentback- grounds andinterests.Thelargenumberofstudentsimpliesahugeandunmanageable number ofinteractions.Thisfact,alongwiththedifferentinterestsofstudents,resulting in low-qualityinteractions.Duetothelargenumberofstudents,alsobecomesunviable composition manuallylearninggroups.DuetothesecharacteristicspresentinMOOCs, a methodforforminggroupswasdevelopedinthiswork,asanattempttoattendthedi- chotomy existsbetweenthecollective,whichinvolvestheformationofanonlinelearning community onamassivescale,andindividual,withdifferentinterests,priorknowledge and expectationsanddifferentleadershipprofiles.Fortheformationofgroups,anadapta- tion ofParticleSwarmOptimizationalgorithmwasproposedbasedonthreecriteria,kno- wledge level,interestsandleadershipprofiles,formingthengroupswithdifferentlevels of knowledge,similarinterestsanddistributedleadership,providingbetterinteractionand knowledgeconstruction.Werecreatedtwovariationsoftheproblem,withfivestudents and theothersix.Basedoncomputationaltests,thealgorithmdemonstratedthatableto attend thegroupingcriteriainasatisfactorycomputingtimeandismoreefficientthanthe model randomgroupsformation.Thetestsalsodemonstratedthatthealgorithmisrobust taking intoaccountthevariousdatasetsanditerationsvariations.Toevaluatethequality of interactionsandknowledgebuildingingroupsformedbythemethod,Acasestudy wasconducted;andfortheanalysisofthecollecteddiscourses,itwastakenasthebasis twomodelsofdiscourseanalysisfoundintheliterature.Theresultsofthecasestudy demonstrated thatthegroupsformedbytheproposedmethodachievedthebestresultsin the interactionsandknowledgeconstruction,whencomparedwithgroupsthatdonotuse it.
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Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2016.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5609The MassiveOpenOnlineCourses(MOOCs)areonlinecourseswithopenenrollment that involvingahugeamountofstudentsfromdifferentlocations,withdifferentback- grounds andinterests.Thelargenumberofstudentsimpliesahugeandunmanageable number ofinteractions.Thisfact,alongwiththedifferentinterestsofstudents,resulting in low-qualityinteractions.Duetothelargenumberofstudents,alsobecomesunviable composition manuallylearninggroups.DuetothesecharacteristicspresentinMOOCs, a methodforforminggroupswasdevelopedinthiswork,asanattempttoattendthedi- chotomy existsbetweenthecollective,whichinvolvestheformationofanonlinelearning community onamassivescale,andindividual,withdifferentinterests,priorknowledge and expectationsanddifferentleadershipprofiles.Fortheformationofgroups,anadapta- tion ofParticleSwarmOptimizationalgorithmwasproposedbasedonthreecriteria,kno- wledge level,interestsandleadershipprofiles,formingthengroupswithdifferentlevels of knowledge,similarinterestsanddistributedleadership,providingbetterinteractionand knowledgeconstruction.Werecreatedtwovariationsoftheproblem,withfivestudents and theothersix.Basedoncomputationaltests,thealgorithmdemonstratedthatableto attend thegroupingcriteriainasatisfactorycomputingtimeandismoreefficientthanthe model randomgroupsformation.Thetestsalsodemonstratedthatthealgorithmisrobust taking intoaccountthevariousdatasetsanditerationsvariations.Toevaluatethequality of interactionsandknowledgebuildingingroupsformedbythemethod,Acasestudy wasconducted;andfortheanalysisofthecollecteddiscourses,itwastakenasthebasis twomodelsofdiscourseanalysisfoundintheliterature.Theresultsofthecasestudy demonstrated thatthegroupsformedbytheproposedmethodachievedthebestresultsin the interactionsandknowledgeconstruction,whencomparedwithgroupsthatdonotuse it.Os Massive OpenOnlineCourses (MOOCs) sãocursos online com inscriçõesabertas que envolvemumaenormequantidadedeestudantesdediferenteslocalidades,comdife- rentes backgrounds e interesses.Ograndenúmerodealunosimplicaemumaenormee não gerenciávelquantidadedeinterações.Estefato,juntamentecomosinteressesdife- rentes dosalunos,resultaeminteraçõesdebaixaqualidade.Devidoàgrandequantidade de alunos,tambémtorna-seinviávelacomposiçãodegruposdeaprendizagemdeforma manual. DevidoàessascaracterísticaspresentesnosMOOCs,ummétodoparaformação de gruposfoidesenvolvidonestetrabalho,comoumatentativaparaatenderadicoto- mia queexisteentreocoletivo,queenvolveaformaçãodeumacomunidade online de aprendizagem emumaescalamaciça,eoindividual,comdiferentesinteresses,conhe- cimentos prévioseexpectativasecomdiferentesperfisdeliderança.Paraaformação dos grupos,umaadaptaçãodoalgoritmo ParticleSwarmOptimization foi propostacom base emtrêscritérios,níveldeconhecimento,interesseseperfisdeliderança,formando então gruposcomníveisdeconhecimentodiferentes,interessessemelhanteseliderança distribuída,proporcionandoumamelhorinteraçãoeconstruçãodeconhecimento.Foram criadas duasvariaçõesdoproblema,umacomcincoalunoseoutracomseis.Combase em testescomputacionais,oalgoritmodemonstrouqueconsegueatenderoscritériosde agrupamento emumtempodecomputaçãosatisfatórioeémaiseficientequeomodelode formação degruposaleatório.Ostestesdemonstraramtambémqueoalgoritmoérobusto levandoemcontaosvariadosconjuntosdedadosevariaçõesdeiterações.Paraavaliara qualidade dasinteraçõeseaconstruçãodeconhecimentonosgruposformadospelomé- todo, umestudodecasofoirealizado;eparaaanálisedosdiscursoscoletados,tomou-se como basedoismodelosdeanálisedediscursopresentesnaliteratura.Oresultadodo estudo decasodemonstrouqueosgruposformadospelométodopropostoobtiveramos melhores resultadosnasinteraçõeseconstruçãodoconhecimento,quandocomparados com osgruposquenãooutilizaram.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfporUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)UFGBrasilInstituto de Informática - INF (RG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMOOCCursos onlineMassivos abertosCSCLAprendizagem colaborativaAprendizagem a distânciaPSOOtimização porenxamedepartículasAnálise combinatóriaComposição de gruposFormaçãode gruposMOOCMassive open online coursesCSCLColaborative learningDistance learningPSOParticle swarm optimizationCombinatorial analysisGroup compositionGroup formationCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOFormação de grupos em MOOCs utilizando Particle Swarm OptimizationForming of groups in MOOCs using Particle Swarm Optimizationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-3303550325223384799600600600600-771226673463364476836717112058112045092075167498588264571reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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