Utilização de Média Móvel Exponencialmente Ponderada para detectar e corrigir os Estilos de Aprendizagem do estudante

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Ribeiro, Patrick Aurélio Luiz
Orientador(a): Assis, Luciana Pereira de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UFVJM
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://acervo.ufvjm.edu.br/items/ea864315-7b61-49a5-a131-7942c37c24f5
Resumo: Incluir a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) como agência financiadora.
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spelling Ribeiro, Patrick Aurélio LuizAssis, Luciana Pereira deAndrade, Alessandro VivasBodolay, Adriana NascimentoCarvalho, Leonardo Lana deAndrade, Alessandro VivasUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)Assis, Luciana Pereira de2018-01-03T12:20:58Z2018-01-03T12:20:58Z20172017-09-28RIBEIRO, Patrick Aurélio Luiz. Utilização de Média Móvel Exponencialmente Ponderada para detectar e corrigir os Estilos de Aprendizagem do estudante. 2017. 145 p. Dissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2017.https://acervo.ufvjm.edu.br/items/ea864315-7b61-49a5-a131-7942c37c24f5Incluir a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) como agência financiadora.Na modalidade de ensino a distância, os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) são elementos fundamentais no processo de ensino e aprendizagem, através da disponibilização de conteúdos e áreas de discussão e comunicação entre os atores do processo. Entretanto, tais ambientes, na sua maioria, caracterizam-se pelo fato de serem estáticos, abordando métodos pedagógicos genéricos através dos quais estudantes com características e Estilos de Aprendizagem (EAs) diferentes buscam o conhecimento. Dessa maneira, é importante que sejam levados em consideração os EAs de cada estudante como forma de tornar a aprendizagem mais eficaz. Questionários psicométricos na maioria das vezes são utilizados para que as características de aprendizagem do estudante sejam identificadas, porém nem sempre tais questionários apresentam resultados precisos quanto ao EAs de determinado estudante. Assim, faz-se necessária a utilização de outras técnicas de detecção, haja vista que uma identificação precisa é capaz de melhorar o processo de aprendizagem por meio de escolhas de estratégias pedagógicas melhores. Diante disso, surge a necessidade de utilização de sistemas inteligentes que se adaptem às características de aprendizagem do estudante, utilizando como pressupostos as experiências vivenciadas por ele e as análises estatísticas dessas experiências. Isso pode ser feito através de avaliações dos EAs apresentados pelo estudante, em que a partir dos resultados um novo modelo de aprendizagem do estudante é definido para que o conteúdo seja disponibilizado de acordo com esse modelo. Nesse intuito a presente abordagem objetivou identificar e corrigir os EAs do estudante por meio da utilização do conceito de Média Móvel Exponencialmente Ponderada no processo de decisão sobre a aplicação do reforço de maneira a ajustar o Modelo do Estudante (ME), de modo que os resultados obtidos, após a realização do teste estatístico não-paramétrico de Mann-Whitney, mostraram-se significativamente melhores do que os resultados apresentados por Dorça (2012), cujo trabalho foi referência para o desenvolvimento desta proposta.Dissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017.In Distance Learning, Learning Management Systems (LMS) are extremely important elements in teaching and learning process, because they can offer content and spaces of discussion and comunication between people who are part of that process. However they are static and do not consider students’ Learning Styles (LS) to show the content, they just use the same pedagogical methods for all learners. It is important to consider students’ Learning Styles because this can make the learning process more efective. Most of the time people use Psychometric Instruments to detect students’ preferences, but sometimes the outcomes of those methods are not precise. Because of this other techniques of detection of LS can be used to identify precisely the student’s LS and consequently to choose better pedagogical strategies than when are used manual techniques of detection of LS. For this reason intelligent systems which adapt to students’ learning characteristics get importance since they use experiences and statistical analysis over these experiences to be adaptive. It can be done based on learner’s Learning Styles that are adjusted by a part of the system, then these new LS are used by another part of the system to select a pedagogical strategy which fit to student’s characteristics. Thus, this work presents an approach which aimed to identify and to correct the Learning Styles of the learner using for this the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) concept. This concept was used to decide if reinforcement signs have to be used to make the student’s modeling. This approach was tested and the outcomes were submitted to non parametric test Mann-Whitney which pointed they were significantly better than the results of Dorça (2012), whose work was the base of the work presented here.porUFVJMA concessão da licença deste item refere-se ao à termo de autorização impresso assinado pelo autor, assim como na licença Creative Commons, com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus repositórios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, e preservação, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessUtilização de Média Móvel Exponencialmente Ponderada para detectar e corrigir os Estilos de Aprendizagem do estudanteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAprendizagem por ReforçoEstilos de AprendizagemSistemas InteligentesMédia Móvel Exponencialmente PonderadaReinforcement LearningLearning StylesIntelligent SystemsExponentially Weighted Moving Averagereponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTHUMBNAILpatrick_aurelio_luiz_ribeiro.pdf.jpgpatrick_aurelio_luiz_ribeiro.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2717https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/a66791ae-2b45-4256-b3da-ee1d24d2acf6/downloade66ca043b40cfb03bbf9840a9fab9272MD57falseAnonymousREADORIGINALpatrick_aurelio_luiz_ribeiro.pdfpatrick_aurelio_luiz_ribeiro.pdfapplication/pdf6159348https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/9173aaab-f232-40b9-8b03-0105d0a96e37/download5978e3ca5ff417ce94712c998e8c5c8aMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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