Aplicação de máquinas de vetores de suporte na identificação de perfis de alunos de acordo com características da teoria das inteligências múltiplas - Lázaro, Diego Henrique Emygdio [UNESP] (2016)
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.