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Authors
Abstract(s)
As plataformas de e-Learning são cada vez mais utilizadas na educação à distância, facto que se encontra diretamente relacionado com a possibilidade de proporcionarem aos seus alunos a valência de poderem assistir a cursos em qualquer lugar.
Dentro do âmbito das plataformas de e-Learning encontra-se um grupo especialmente interessante: as plataformas adaptativas, que tendem a substituir o professor (presencial) através de interatividade, variabilidade de conteúdos, automatização e capacidade para resolução de problemas e simulação de comportamentos educacionais.
O projeto ADAPT (plataforma adaptativa de e-Learning) consiste na criação de uma destas plataformas, implementando tutoria inteligente, resolução de problemas com base em experiências passadas, algoritmos genéticos e link-mining. É na área de link-mining que surge o desenvolvimento desta dissertação que documenta o desenvolvimento de quatro módulos distintos:
O primeiro módulo consiste num motor de busca para sugestão de conteúdos alternativos; o segundo módulo consiste na identificação de mudanças de estilo de aprendizagem; o terceiro módulo consiste numa plataforma de análise de dados que implementa várias técnicas de data mining e estatística para fornecer aos professores/tutores informações importantes que não seriam visíveis sem recurso a este tipo de técnicas; por fim, o último módulo consiste num sistema de recomendações que sugere aos alunos os artigos mais adequados com base nas consultas de alunos com perfis semelhantes.
Esta tese documenta o desenvolvimento dos vários protótipos para cada um destes módulos.
Os testes efetuados para cada módulo mostram que as metodologias utilizadas são válidas e viáveis.
Description
Keywords
Plataforma ADAPT e-Learning Motor de busca Link-mining Data-mining Sistema de recomendações
