Publication
Sistema de recomendaĆ§Ć£o inteligente para uma plataforma de e-Learning
| dc.contributor.advisor | Pereira, Carlos Manuel Jorge da Silva | |
| dc.contributor.advisor | Marques, Viriato AntĆ³nio Pereira Marinho | |
| dc.contributor.author | Neves, Pedro Filipe Caldeira | |
| dc.date.accessioned | 2016-06-17T14:12:47Z | |
| dc.date.available | 2016-06-17T14:12:47Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | As plataformas de e-Learning sĆ£o cada vez mais utilizadas na educaĆ§Ć£o Ć distĆ¢ncia, facto que se encontra diretamente relacionado com a possibilidade de proporcionarem aos seus alunos a valĆŖncia de poderem assistir a cursos em qualquer lugar. Dentro do Ć¢mbito das plataformas de e-Learning encontra-se um grupo especialmente interessante: as plataformas adaptativas, que tendem a substituir o professor (presencial) atravĆ©s de interatividade, variabilidade de conteĆŗdos, automatizaĆ§Ć£o e capacidade para resoluĆ§Ć£o de problemas e simulaĆ§Ć£o de comportamentos educacionais. O projeto ADAPT (plataforma adaptativa de e-Learning) consiste na criaĆ§Ć£o de uma destas plataformas, implementando tutoria inteligente, resoluĆ§Ć£o de problemas com base em experiĆŖncias passadas, algoritmos genĆ©ticos e link-mining. Ć na Ć”rea de link-mining que surge o desenvolvimento desta dissertaĆ§Ć£o que documenta o desenvolvimento de quatro mĆ³dulos distintos: O primeiro mĆ³dulo consiste num motor de busca para sugestĆ£o de conteĆŗdos alternativos; o segundo mĆ³dulo consiste na identificaĆ§Ć£o de mudanƧas de estilo de aprendizagem; o terceiro mĆ³dulo consiste numa plataforma de anĆ”lise de dados que implementa vĆ”rias tĆ©cnicas de data mining e estatĆstica para fornecer aos professores/tutores informaƧƵes importantes que nĆ£o seriam visĆveis sem recurso a este tipo de tĆ©cnicas; por fim, o Ćŗltimo mĆ³dulo consiste num sistema de recomendaƧƵes que sugere aos alunos os artigos mais adequados com base nas consultas de alunos com perfis semelhantes. Esta tese documenta o desenvolvimento dos vĆ”rios protĆ³tipos para cada um destes mĆ³dulos. Os testes efetuados para cada mĆ³dulo mostram que as metodologias utilizadas sĆ£o vĆ”lidas e viĆ”veis. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 201261049 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/14083 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Plataforma ADAPT | pt_PT |
| dc.subject | e-Learning | pt_PT |
| dc.subject | Motor de busca | pt_PT |
| dc.subject | Link-mining | pt_PT |
| dc.subject | Data-mining | pt_PT |
| dc.subject | Sistema de recomendaƧƵes | pt_PT |
| dc.title | Sistema de recomendaĆ§Ć£o inteligente para uma plataforma de e-Learning | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/5876-PPCDTI/PTDC%2FCPE-CED%2F115175%2F2009/PT | |
| oaire.fundingStream | 5876-PPCDTI | |
| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
| project.funder.name | FundaĆ§Ć£o para a CiĆŖncia e a Tecnologia | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| relation.isProjectOfPublication | 68952725-5740-4e9c-8cd2-25fde6241f50 | |
| relation.isProjectOfPublication.latestForDiscovery | 68952725-5740-4e9c-8cd2-25fde6241f50 |