Uma proposta de sistema de recomendação para educação utilizando neural collaborative filtering e requisitos de acessibilidade

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dc.contributor.advisorSilveira, Ismar Frango
dc.contributor.authorLima, Flávio de Oliveira
dc.date.accessioned2023-02-03T18:49:06Z
dc.date.available2023-02-03T18:49:06Z
dc.date.issued2022-08-18
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nívelpt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31246
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectsistemas de recomendaçãopt_BR
dc.subjectneural collaborative filteringpt_BR
dc.subjecteducaçãopt_BR
dc.subjectacessibilidadept_BR
dc.titleUma proposta de sistema de recomendação para educação utilizando neural collaborative filtering e requisitos de acessibilidadept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3894359521286830pt_BR
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0001-8029-072Xpt_BR
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2443296326760741pt_BR
local.contributor.board1Eliseo, Maria Amelia
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5813743488218949pt_BR
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0913-3259pt_BR
local.contributor.board2Pimentel, Edson Pinheiro
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6163089025212520pt_BR
local.description.abstractenThe growing interest of large corporations, as well as schools and universities in providing personalized recommendations to their target audience, allows people to increase their interest in receiving increasingly specific content according to their profile. Recommender systems directly contribute to suggestions, predictions or evaluations that are provided through different techniques. Considering the Covid-19 pandemic scenario, Blended Learning gains notoriety and the need to improve distance learning resources, opening space for recommendation systems in education that aim to help the learning process, especially when solutions aimed at for people with disabilities are presented to provide a unique experience and can effectively assist in this process. This work pretends to explore in detail the state of the art of recommender systems in education around the world and identify strategies for the use of hybrid approaches, combining traditional recommendation techniques with artificial intelligence algorithms. Finally, a recommendation system is proposed using the Neural Collaborative Filtering (NCF) framework and accessibility requirements to provide personalized learning object recommendations for teachers based on implicit feedback from students with disabilities.pt_BR
local.keywordsrecommendation systemspt_BR
local.keywordsneural collaborative filteringpt_BR
local.keywordseducationpt_BR
local.keywordsaccessibilitypt_BR
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)pt_BR
local.publisher.initialsUPM
local.publisher.programEngenharia Elétrica e Computaçãopt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
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