Uma proposta de sistema de recomendação para educação utilizando neural collaborative filtering e requisitos de acessibilidade
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Tipo
Dissertação
Data
2022-08-18
Autores
Lima, Flávio de Oliveira
Orientador
Silveira, Ismar Frango
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Eliseo, Maria Amelia
Pimentel, Edson Pinheiro
Pimentel, Edson Pinheiro
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
O crescente interesse das grandes corporações, assim como escolas e universidades em fornecer recomendações personalizadas ao seu público-alvo permite que as pessoas aumentem o interesse em receber conteúdos cada vez mais específicos de acordo com o seu perfil. Os sistemas de recomendação contribuem diretamente para sugestões, previsões ou avaliações que são fornecidas por meio de diferentes técnicas. Considerando o cenário de pandemia da Covid-19, o ensino híbrido ganha notoriedade e a necessidade da aprimoração de recursos do ensino à distância, abrindo espaço para os sistemas de recomendação na educação que visam contribuir para auxiliar o processo de aprendizagem, principalmente quando soluções voltadas para pessoas com deficiências são apresentadas, de forma a fornecer uma experiência única, podendo auxiliar neste processo de maneira efetiva. Este trabalho busca explorar de forma detalhada o estado da arte dos sistemas de recomendação na educação ao redor do mundo e identificar estratégias do uso de abordagens hibridas, unindo as técnicas tradicionais de recomendação a algoritmos de inteligência artificial. Ao final é proposto um sistema de recomendação utilizando o framework Neural Collaborative Filtering (NCF) e requisitos de acessibilidade para fornecer recomendações de objetos de aprendizagem personalizados para professores com base em feedbacks implícitos de alunos com deficiência.
Descrição
Palavras-chave
sistemas de recomendação , neural collaborative filtering , educação , acessibilidade