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Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem

Ferreira, Lucas Daniel

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2018-04-25

Online access. The library also has physical copies.

  • Title:
    Técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação de estudantes a partir de estilos de aprendizagem
  • Author: Ferreira, Lucas Daniel
  • Supervisor: Rodrigues Junior, José Fernando
  • Subjects: Sistemas Educacionais Adaptativos; Aprendizado De Máquina; Aprendizagem Adaptativa; Estilos De Aprendizagem; Felder-Silverman; Machine Learning; Learning Styles; Adaptive Educational Systems; Adaptative Learning
  • Notes: Dissertação (Mestrado)
  • Description: Com efeito, diversos estudos nas áreas de psicologia cognitiva e pedagogia apontam que cada indivíduo possui diferentes maneiras de captar, processar, analisar e organizar informações durante o processo de aprendizado, o que fundamenta o conceito de Estilos de Aprendizagem (EA). Em vista disso, diversos sistemas educacionais adaptativos foram propostos com o intuito de proporcionar conteúdo personalizado em seus cursos. Porém, em boa parte dos casos, estes sistemas fazem uso de questionários para identificar os estilos de aprendizagem, e este método pode mostrar-se inviável em algumas situações. Isso ocorre pois o preenchimento dos questionários demanda um esforço adicional por parte do aluno, além fazer uma avaliação estática dos EA, desconsiderando possíveis variações em suas preferências ao longo do tempo. Supõe-se que uma estratégia de detecção automática e dinâmica dos EA baseada no comportamento dos estudantes pode ser mais proveitosa neste sentido, pois é isenta destas limitações. Deste modo, a proposta neste trabalho é investigar diferentes técnicas relacionadas ao aprendizado de máquina (especialmente algoritmos de classificação) aplicadas à predição automática dos estilos de aprendizagem de estudantes, a partir de suas interações em um ambiente virtual de ensino. Dentre os inúmeros modelos de EA propostos na literatura, optou-se por usar o modelo de Felder-Silverman como base para os experimentos. Como estudo de caso, foram rastreadas as interações de 105 estudantes de um curso de pós-graduação em fonoaudiologia ministrado integralmente pelo sistema Moodle. Além disso, estes alunos foram solicitados a responder ao questionário ILS, o qual indica a preferência de cada indivíduo de acordo com o modelo de Felder-Silverman. Para a construção dos conjuntos de dados, foram coletadas informações como a quantidade de visitas, tempo gasto e interação dos usuários em cada tipo de recurso (recursos de vídeo, formulários de avaliação, fórum, etc.). Estes conjuntos de dados no formato atributo-valor serviram de entrada para quatro algoritmos de classificação: Naïve Bayes, aprendizado baseado em instâncias (kNN), Redes Neurais Artificiais (MultiLayer Perceptron) e Árvores de Decisão (J48), combinados com métodos de seleção de atributos e executados em validação cruzada. Para fins de experimentação, foram avaliadas as taxas de acertos e erros dos algoritmos em relação aos resultados apontados pelo questionário ILS, em cada umas das dimensões do modelo de Felder-Silverman. Os resultados apontaram para o uso de mais de um classificador - Naïve Bayes e aprendizagem baseada em instância - dependendo da dimensão do estilo de aprendizagem. A metodologia aplicada foi comparada com sete trabalhos correlatos da literatura; Os resultados demonstraram uma performance superior aos trabalhos anteriores em quase todas as dimensões. Portanto, o presente trabalho contribui para o contexto da informática aplicada à educação, especificamente no que diz respeito à implementação de sistemas educacionais adaptativos, com base em uma análise comparativa entre diferentes técnicas aplicadas ao mesmo problema. Sendo assim, as conclusões obtidas devem colaborar para o aprimoramento do processo de modelagem de estudantes. Além disso, são levantadas discussões a respeito dos resultados, que podem auxiliar na direção de futuros trabalhos da área.
  • DOI: 10.11606/D.55.2018.tde-24102018-151910
  • Publisher: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Creation Date: 2018-04-25
  • Format: Adobe PDF
  • Language: Portuguese
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