Um modelo de estudante baseado em redes Bayesianas para o estudo de fundamentos de orientação a objetos
dc.contributor.advisor | Stump, Sandra Maria Dotto | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4095354601892714 | por |
dc.contributor.author | Lima, Samuel Fontes | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2802324462075333 | por |
dc.date.accessioned | 2016-03-15T19:37:32Z | |
dc.date.accessioned | 2020-05-28T18:08:29Z | |
dc.date.available | 2011-01-20 | pt_BR |
dc.date.available | 2020-05-28T18:08:29Z | |
dc.date.issued | 2010-08-18 | pt_BR |
dc.description.abstract | Atualmente as linguagens orientadas a objeto encontram-se entre as mais utilizadas. Estudos recentes com alunos iniciantes demonstram que os conceitos de programação orientada a objetos (POO) não são tão fáceis de assimilar. Os estudantes encontram dificuldades não somente no entendimento dos conceitos de POO, mas também na aplicação deles na resolução de problemas. Diante disso, propõe-se o emprego de um Sistema Tutor Inteligente (STI) para auxiliar no processo de aprendizagem desses conceitos. Um dos principais desafios para o desenvolvimento de um STI é o tratamento individualizado do estudante, que é obtido principalmente por meio da adaptatividade do sistema às características de cada aprendiz. A adaptatividade ao aprendiz é uma questão complexa, foco de várias pesquisas, abrange várias características da personalidade: estilo de aprendizagem, inteligência, conhecimento anterior, histórico do aprendiz e as emoções. Dessa forma, o modelo do estudante é de fundamental importância, pois contém as informações individuais do aprendiz. É nesse ponto que as técnicas de Inteligência Artificial (IA) têm sido empregadas. Este trabalho aborda a questão da adaptatividade do sistema tutor ao conhecimento do estudante por meio de um modelo de aprendiz baseado em Rede Bayesiana. Considerando-se que o nível de conhecimento do aprendiz é uma informação imprecisa, e que até mesmo professores lidam com essa incerteza, optou-se pela utilização de Redes Bayesianas (RBs), também chamadas de Redes de Crença, que são consideradas adequadas para ambientes sob incerteza pois empregam o raciocínio probabilístico, o qual permite identicar um certo grau de crença sobre o nível de conhecimento do aprendiz. Devido a isso, RBs têm sido empregadas em STIs nas inferências sobre o comportamento do aprendiz e nas tomadas de decisões sobre as ações do tutor. | por |
dc.format | application/pdf | por |
dc.identifier.uri | http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24312 | |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | educação | por |
dc.subject | Sistema Tutor Inteligente (STI) | por |
dc.subject | redes Bayesianas | por |
dc.subject | education | eng |
dc.subject | Intelligent Tutoring System (ITS) | eng |
dc.subject | Bayesian networks | eng |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.thumbnail.url | http://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3768/Samuel%20Fontes%20Lima.pdf.jpg | * |
dc.title | Um modelo de estudante baseado em redes Bayesianas para o estudo de fundamentos de orientação a objetos | por |
dc.type | Dissertação | por |
local.contributor.board1 | Omar, Nizam | pt_BR |
local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2067336430076971 | por |
local.contributor.board2 | Pereira, Sérgio Luiz | pt_BR |
local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1235818218025361 | por |
local.publisher.country | BR | por |
local.publisher.department | Engenharia Elétrica | por |
local.publisher.initials | UPM | por |
local.publisher.program | Engenharia Elétrica | por |
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