Sequenciamento inteligente e adaptativo de enunciados em programação de computadores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Oliveira, Carolina Moreira
Orientador(a): Pimentel, Andrey Ricardo, 1965-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
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://hdl.handle.net/1884/45194
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Andrey Ricardo Pimentel
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spelling Krynski, Eleandro MaschioUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaPimentel, Andrey Ricardo, 1965-Oliveira, Carolina Moreira2024-11-11T17:51:39Z2024-11-11T17:51:39Z2016https://hdl.handle.net/1884/45194Orientador: Prof. Dr. Andrey Ricardo PimentelCoorientador: Prof. Dr. Eleandro MaschioDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 12/09/2016Inclui referências : f. 98-103Resumo: A presente dissertação detalha uma abordagem para tratar do sequenciamento inteligente e adaptativo de enunciados, considerando a modelagem dinâmica do aprendiz, no domínio de Programação de Computadores. A metodologia utiliza grafos genéticos como base para a representação interna. Com isso, aspectos de sobreposição destacam o progresso do aprendiz frente ao conhecimento do domínio, além da contribuição individual de cada enunciado. Propõe-se, então, um processo de ordenação heurística que indica capacidades a serem desenvolvidas pelo aprendiz, bem como o sequenciamento adaptativo de enunciados que contribuam nessa evolução. A atualização do modelo e a extração de informações úteis sobre a aprendizagem, porém, são analisadas. A implementação de um protótipo de ferramenta suporta a abordagem descrita.Abstract: This dissertation details an approach to deal with intelligent and adaptive exercise ordering, considering the student dynamic modeling in Computer Programming domain. The methodology uses genetic graphs as a basis for the internal representation. Thus, overlaying aspects highlight the progress of the learner compared to the domain knowledge, and to the individual contribution of each exercise. Then is proposed a heuristic ordering process that indicates capabilities to be developed by the student, as also an adaptive exercise ordering that contributes in this evolution. The model update and the extraction of useful information about learning, lastly, are analyzed. An implemented software tool prototype supports the approach here described.120 f. : il.application/pdfDisponível em formato digitalCiência da computaçãoSistemas tutoriais inteligentesProgramação (Computadores)Sequenciamento inteligente e adaptativo de enunciados em programação de computadoresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - CAROLINA MOREIRA OLIVEIRA.pdfapplication/pdf5249346https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/45194/1/R%20-%20D%20-%20CAROLINA%20MOREIRA%20OLIVEIRA.pdfb6df719d75dbb24621c7e17a91f4eb03MD51open access1884/451942024-11-11 14:51:40.038open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/45194Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-11-11T17:51:40Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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