Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: MORAES, Ernandes Soares
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16329
Resumo: A modalidade de ensino a distância (EaD) se expande cada vez mais no Brasil, incentivada pela evolução das tecnologias de informação e comunicação (TIC). Apesar da disseminação da EaD, essa modalidade de ensino ainda apresenta altas taxas de evasão. Esse fato ocorre, na maioria das vezes, pelos seguintes motivos: sentimento de isolamento enfrentado pelos discentes, uma vez que a presença física e social do aluno em ambientes educacionais virtuais é mínima; dificuldade em colaborar com os pares e falta de adaptação às metodologias utilizadas na EaD. Diversos trabalhos desenvolvidos na área da computação afetiva indicam que aspectos psicológicos humanos como personalidade, afetividade e emoção, quando empregados em ambientes virtuais de aprendizagem, influenciam na interação e aumentam a colaboração entre os alunos. Com base na literatura e nas entrevistas efetuadas com professores e alunos do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), este trabalho apresenta a análise e o desenvolvimento de um sistema para a recomendação de pessoas (monitores e tutores), observando o contexto e os fatores da personalidade/temperamento dos alunos, a fim de melhorar o processo de colaboração na EaD. Os experimentos realizados com alunos dos cursos técnicos em meio ambiente, pesca e segurança do trabalho do IFPB, comprovaram que o software desenvolvido neste trabalho foi eficiente quando as recomendações foram geradas com base na afinidade da personalidade/temperamento entre os alunos. Dessa forma, os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes desta pesquisa e revelaram que o índice de satisfação e a colaboração no ambiente virtual de ensino melhoraram com o uso do Affinity.
id UFPE_0797fb3d98ff74a8cf39137462f94fd5
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/16329
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str
spelling Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaDComputação AfetivaSistema de RecomendaçãoAfinidade de Personalidade/TemperamentoAmbiente Virtual de AprendizagemAffective ComputingRecommendation SystemPersonality/Temperament AffinityVirtual Learning EnvironmentA modalidade de ensino a distância (EaD) se expande cada vez mais no Brasil, incentivada pela evolução das tecnologias de informação e comunicação (TIC). Apesar da disseminação da EaD, essa modalidade de ensino ainda apresenta altas taxas de evasão. Esse fato ocorre, na maioria das vezes, pelos seguintes motivos: sentimento de isolamento enfrentado pelos discentes, uma vez que a presença física e social do aluno em ambientes educacionais virtuais é mínima; dificuldade em colaborar com os pares e falta de adaptação às metodologias utilizadas na EaD. Diversos trabalhos desenvolvidos na área da computação afetiva indicam que aspectos psicológicos humanos como personalidade, afetividade e emoção, quando empregados em ambientes virtuais de aprendizagem, influenciam na interação e aumentam a colaboração entre os alunos. Com base na literatura e nas entrevistas efetuadas com professores e alunos do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), este trabalho apresenta a análise e o desenvolvimento de um sistema para a recomendação de pessoas (monitores e tutores), observando o contexto e os fatores da personalidade/temperamento dos alunos, a fim de melhorar o processo de colaboração na EaD. Os experimentos realizados com alunos dos cursos técnicos em meio ambiente, pesca e segurança do trabalho do IFPB, comprovaram que o software desenvolvido neste trabalho foi eficiente quando as recomendações foram geradas com base na afinidade da personalidade/temperamento entre os alunos. Dessa forma, os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes desta pesquisa e revelaram que o índice de satisfação e a colaboração no ambiente virtual de ensino melhoraram com o uso do Affinity.Distance Education has increasingly expanded in Brazil due to the evolution of information and communication technologies (ICT). Despite of this dissemination, distance education still has high evasion rates. This occurs, in most cases, due to the sense of isolation faced by the students, for the physical and social presence of the student in virtual educational environments is minimal; the difficulty in collaborating with pairs and the lack of adaptation to methodologies used in distance education. Several studies developed in the area of affective computing indicate that human psychological aspects such as personality, affection and emotion, when used in virtual learning environments, influence the interaction and increase collaboration among students. Based on the literature as well as on interviews conducted with teachers and students of the Instituto Federal da Paraíba (IFPB), this dissertation presents the analysis and the development of a system for recommending people (monitors and tutors) that takes into consideration the context and personality/temperament factors of the students to improve the process of collaboration in distance education. The experiments conducted with students of technical courses in environment, fishing and work safety at IFPB, have shown that the software developed in this work was efficient when the recommendations were generated considering the similarity of personality/temperament among students. Therefore, the results generated by the recommendations were highly rated by participants in this study and revealed that the level of satisfaction and the collaboration in virtual teaching environment improved significantly with the use of Affinity.Universidade Federal de PernambucoUFPEBrasilPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoTEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restellihttp://lattes.cnpq.br/7465148175791735MORAES, Ernandes Soares2016-04-06T12:05:28Z2016-04-06T12:05:28Z2015-07-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16329porAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2019-10-25T08:58:54Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/16329Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T08:58:54Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.none.fl_str_mv Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
title Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
spellingShingle Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
MORAES, Ernandes Soares
Computação Afetiva
Sistema de Recomendação
Afinidade de Personalidade/Temperamento
Ambiente Virtual de Aprendizagem
Affective Computing
Recommendation System
Personality/Temperament Affinity
Virtual Learning Environment
title_short Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
title_full Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
title_fullStr Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
title_full_unstemmed Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
title_sort Affinity: um sistema baseado em contexto e afinidade para a recomendação de pessoas em ambientes EaD
author MORAES, Ernandes Soares
author_facet MORAES, Ernandes Soares
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv TEDESCO, Patrícia Cabral de Azevedo Restelli
http://lattes.cnpq.br/7465148175791735
dc.contributor.author.fl_str_mv MORAES, Ernandes Soares
dc.subject.por.fl_str_mv Computação Afetiva
Sistema de Recomendação
Afinidade de Personalidade/Temperamento
Ambiente Virtual de Aprendizagem
Affective Computing
Recommendation System
Personality/Temperament Affinity
Virtual Learning Environment
topic Computação Afetiva
Sistema de Recomendação
Afinidade de Personalidade/Temperamento
Ambiente Virtual de Aprendizagem
Affective Computing
Recommendation System
Personality/Temperament Affinity
Virtual Learning Environment
description A modalidade de ensino a distância (EaD) se expande cada vez mais no Brasil, incentivada pela evolução das tecnologias de informação e comunicação (TIC). Apesar da disseminação da EaD, essa modalidade de ensino ainda apresenta altas taxas de evasão. Esse fato ocorre, na maioria das vezes, pelos seguintes motivos: sentimento de isolamento enfrentado pelos discentes, uma vez que a presença física e social do aluno em ambientes educacionais virtuais é mínima; dificuldade em colaborar com os pares e falta de adaptação às metodologias utilizadas na EaD. Diversos trabalhos desenvolvidos na área da computação afetiva indicam que aspectos psicológicos humanos como personalidade, afetividade e emoção, quando empregados em ambientes virtuais de aprendizagem, influenciam na interação e aumentam a colaboração entre os alunos. Com base na literatura e nas entrevistas efetuadas com professores e alunos do Instituto Federal da Paraíba (IFPB), este trabalho apresenta a análise e o desenvolvimento de um sistema para a recomendação de pessoas (monitores e tutores), observando o contexto e os fatores da personalidade/temperamento dos alunos, a fim de melhorar o processo de colaboração na EaD. Os experimentos realizados com alunos dos cursos técnicos em meio ambiente, pesca e segurança do trabalho do IFPB, comprovaram que o software desenvolvido neste trabalho foi eficiente quando as recomendações foram geradas com base na afinidade da personalidade/temperamento entre os alunos. Dessa forma, os resultados gerados pelas recomendações foram bem avaliados pelos participantes desta pesquisa e revelaram que o índice de satisfação e a colaboração no ambiente virtual de ensino melhoraram com o uso do Affinity.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-07-24
2016-04-06T12:05:28Z
2016-04-06T12:05:28Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16329
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16329
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1856041872335568896