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Detecção Automática e Dinâmica de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos e Inteligentes utilizando Dynamic Scripting

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Silva, Júlio César da Costa
Orientador(a): Pitangui, Cristiano Grijó
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/a79a908a-2a57-499e-b479-5780225c9e48
Resumo: Área de concentração: Educação e Tecnologias aplicadas em Instituições Educacionais.
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spelling Silva, Júlio César da CostaPitangui, Cristiano GrijóTeixeira, Josiane MagalhãesAssis, Luciana Pereira deUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)Pitangui, Cristiano Grijó2018-04-23T16:45:43Z2018-04-23T16:45:43Z20172017-11-08SILVA, Júlio César da Costa. Detecção Automática e Dinâmica de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos e Inteligentes utilizando Dynamic Scripting. 2017. 81 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/a79a908a-2a57-499e-b479-5780225c9e48Área de concentração: Educação e Tecnologias aplicadas em Instituições Educacionais.Uma das formas de se gerar conteúdo adaptado ao estudante passa, primeiro, pela detecção dos Estilos de Aprendizagem (EA). A teoria dos EA presume que cada aluno tem características próprias que o distingue dos demais. A partir dos EA, o Sistema Adaptativo e Inteligente para Educação (SAIE) de Dorça foi idealizado. Seu trabalho objetiva apresentar uma solução estocástica para provimento de adaptatividade e customização de Sistemas Educacionais por meio da modelagem probabilística dos EA. Em síntese, seu SAIE visa modelar o estudante, coletando e atualizando seus dados, de forma a descobrir seu EA. Com este fim, o sistema, durante suas iterações, submete o aluno a avaliações e, caso as notas sejam insatisfatórias, o sistema realiza a atualização do modelo do estudante (ME) por meio do Aprendizado por Reforço (AR). Contudo, AR é considerada uma técnica lenta de aprendizado que demanda muito tempo para ajustar o elemento a ser otimizado. Por sua vez, a técnica Dynamic Scripting (DS), uma variação da técnica de AR, apresenta alta velocidade de convergência, mesmo em ambientes dinâmicos. DS é popularmente utilizada na IA de Jogos e consiste em um conjunto de Regras sobre um domínio, estruturadas por uma condição e uma ação. Sua forma de aprendizagem atrela um peso a cada regra, o qual determina a qualidade da regra, frente à sua condição, e uma probabilidade da mesma ser aplicada. A condição de uma regra é a representação de uma situação possível no sistema, e sua ação é a intervenção gerada no sistema durante a sua aplicação. Este trabalho propõe o aperfeiçoamento do SAIE citado, utilizando uma adaptação do DS, com os objetivos de acelerar a convergência do sistema, reduzir os Problemas de Aprendizagem (PA) e aumentar a nota do estudante. Adicionalmente, devido a característica dinâmica do DS, este trabalho realiza experimentos em situações em que o EA Real (EAr) dos alunos variam ao longo do processo de ensino/aprendizagem. A pesquisa parte da elaboração das regras e implementação da estrutura do DS, avançando para a substituição do módulo de AR pelo DS no SAIE de Dorça. Realizaram-se 30 testes para cada uma das 16 Combinações de EA (CEA), 16*30 testes para cada uma das 4 abordagens: Dorça-Estático, Dorça-Dinâmico, DS-Estático e DS-Dinâmico. Nos testes dinâmicos, modificou-se o EAr a cada 150 interações, de forma que após 300 interações, o sistema deve convergir para uma CEA oposta à inicial. Resultados preliminares, em comparação à abordagem da literatura, apresentaram uma redução média nos PA de 35.8% para os testes dinâmicos e de 54.1% para os testes estáticos. Quando o EA Probabilístico (EAp) inicial é exatamente igual ao EAr, verificou-se que a abordagem proposta apresentou em média 6 erros na atualização do ME, enquanto a abordagem da literatura apresentou, em média, 23 erros. Verificou-se, portanto, que, preliminarmente, a proposta obteve resultados promissores.Dissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017.One of the ways to generate the content adapted to the student passes, first, by the detection of Learning Styles (LS). The LS theory assumes that every time you have distances. From the LS, the Adaptive and Intelligent System for Education (AISE) of Dorça was idealized. His work aims to present a stochastic solution for the provision of adaptability and customization of Educational Systems through the probabilistic modeling of LS. In summary, your AISE visa model, offering and updating your data, in order to discover your LS. To this end, the system, during its iterations, submits the student to the evaluation and, in case of notes and dissatisfactions, the system performs an updating of the student model (ME) through Reinforcement Learning (RL). However, RL is a slow learning technique that requires a lot of time to adjust the element to be optimized. In turn, a Dynamic Scripting (DS) technique, a variation of the RL technique, presents a high speed of convergence, even in dynamic environments. DS is popularly used in Artificial Intelligence of Games and consists of a set of Rules on a domain, structured by a condition and an action. Its form of learning brings a weight to each rule, which determines a quality of the rule, in front of its condition, and a probability of the same company. The condition of a rule is a representation of a good situation, and its action is an intervention generated without system during its application. This work proposes the improvement of the SAIE mentioned, the use of an adaptation of the DS, with the objectives of accelerating the convergence of the system, reduce the Learning Problems (PA) and increase student grade. In addition, due to the dynamic nature of the DS, this work performs tasks in situations in which students’ real LS (LSr) vary throughout the teaching / learning process. A research of elaboration of the rules and implementation of the structure of the DS, advancing to the substitution of the RL module by the DS without AISE of Dorça. A total of 30 tests were performed for each of the 16 AE combinations (CEA), 16 * 30 testicles for each of the 4 approaches: Dorca-Static, Dynamic Doric, DS-Static and DS-Dynamic. In the dynamic tests, the LSr was modified every 150 interactions, so that after 300 interactions, the system must converge to a CEA opposite to the initial one. Preliminary results, in literature comparison, presented a mean reduction in BP of 35.8 % for dynamic tests and 54.1 % for static tests. When the initial Probabilistic LS (LSp) is exactly the same as the LSr, it was verified that the proposed approach presented on average 6 errors in the updating of the ME, while a literature approach presented, on average, 23 errors. It was therefore found that a proposal had obtained promising results in the first place.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/openAccessDetecção Automática e Dinâmica de Estilos de Aprendizagem em Sistemas Adaptativos e Inteligentes utilizando Dynamic Scriptinginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisDynamic scriptingSistema adaptativo e inteligente para a educaçãoEstilos de aprendizagemAdaptive and intelligent system for educationLearning stylesreponame:Repositório Institucional da UFVJMinstname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)instacron:UFVJMTHUMBNAILjulio_cesar_costa_silva.pdf.jpgjulio_cesar_costa_silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2853https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/317101aa-780e-4a61-b8b7-f16132cefb74/downloaddbfb65df5382c535c9ef6022293be454MD57falseAnonymousREADORIGINALjulio_cesar_costa_silva.pdfjulio_cesar_costa_silva.pdfapplication/pdf3442052https://acervo.ufvjm.edu.br//bitstreams/f25def33-4b1d-42ae-983a-f9642098f803/download418632e21262716d31a67fd4b2f368f5MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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