Aplicação de máquinas de vetores de suporte na identificação de perfis de alunos de acordo com características da teoria das inteligências múltiplas

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Lázaro, Diego Henrique Emygdio [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Máquina de vetores de suporte; Métodos de classificação; Métodos de agrupamento particionado; Balanceamento de classes; Aprendizado de máquina; Support vector machines; Classification methods; Partitioning clustering method; Classes balancing; Machine learning
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/140130

Nesta dissertação foi desenvolvido um mecanismo de classificação capaz de identificar o perfil de um aluno de acordo com características da teoria das inteligências múltiplas, baseado em Support Vector Machines (SVMs, sigla em inglês para Máquinas de Vetores de Suporte), métodos de agrupamento e balanceamento de classes. O objetivo dessa classificação consiste em permitir que os tutores responsáveis por gerar o material para aulas em ferramentas de apoio ao ensino à distância possam utilizar este método de classificação para direcionar o conteúdo ao aluno de forma a explorar sua inteligência múltipla predominante. Para realização dos experimentos, duas SVMs foram criadas, utilizando o método de classificação baseado em k problemas binários, que reduzem o problema de múltiplas classes a um conjunto de problemas binários. Os resultados obtidos durante as fases de treino e teste das SVMs foram apresentados em percentuais por meio de um algoritmo de agrupamento particionado. Esses percentuais ajudam a interpretar a classificação do perfil de acordo com as inteligências predominantes. Além disso, com o uso de métodos de balanceamento de classes, obteve-se melhora no desempenho do classificador, assim, aumentando a eficácia do mecanismo, pois, suas taxas de incorreções foram baixas.