Uso de rede de Kohonen para a clusterização de objetos de aprendizagem

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Silva, Patric Ferreira da
• Orientador(a): Mustaro, Pollyana Notargiacomo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: clusterização
• Palavras-chave em Inglês: clustering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24427

A crescente disponibilização, na Internet, de recursos educacionais digitais, denominados de objetos de aprendizagem, tem sido acompanhada da definição de padrões de indexação. Contudo, a falta de consenso sobre a caracterização de objetos de aprendizagem, bem como a diversidade de abordagens de metadados para sua classificação dificulta o processo de seleção destes elementos. Este cenário requer novas investigações que possibilitem o estabelecimento de parâmetros para a criação de um modelo específico de Rede Neural Artificial para a clusterização de objetos de aprendizagem. A implementação deste modelo vinculou-se a uma opção teórico-metodológica pautada em critérios de padrões de metadados, o que possibilitou a formação de um espaço amostral para a construção de um Mapa Auto-Organizável (Rede de Kohonen) por meio de algoritmos e modelos matemáticos. Conseqüentemente, o desenvolvimento desta proposta de clusterização de objetos de aprendizagem pode subsidiar o trabalho educacional presencial e on-line e colaborar para a reusabilidade dos objetos de aprendizagem. Foi também objeto desta pesquisa a investigação de como a máscara de pesos, um dos parâmetros da Rede de Kohonen, afeta resultado final. Para isso foi feita uma comparação do resultado do treinamento com e sem a máscara, o que mostrou a relevância deste método para a obtenção dos resultados da presente pesquisa.