Classificação Automática de Comportamentos de Alunos de Educação a Distância

Descrição: A educação a distância possui um grande potencial para a expansão do sistema de educação no país e no mundo, ao permitir que ferramentas de aprendizagem sejam acessíveis de locais outros que não apenas centros urbanos. Sistemas de educação a distância atuais são amplamente baseados em sistemas de comunicação mediados por computador, onde professores, tutores e alunos interagem através de ambientes virtuais. O presente projeto visa o estudo da aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina para a classificação automática de comportamentos de interesse de alunos de educação a distância, baseado no seus históricos de interações. Exemplos de comportamentos incluem alunos em risco de evasão ou reprovação. A identificação destes alunos com suficiente antecedência permitiria que tutores e professores desenvolvessem metodologias diferenciadas. Ultimamente, o próprio ambiente pode se adaptar ao aluno, fornecendo caminhos de aprendizado diferenciados de forma automática, reconhecendo a pluralidade nas formas de aquisição de conhecimento. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Cristian Cechinel - Integrante / Ricardo Araujo Matsumura - Coordenador. Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 1

2014 - Atual