Athena: um modelo computacional para serviços inteligentes na educação a distância usando históricos de contextos

Athena: um modelo computacional para serviços inteligentes na educação a distância usando históricos de contextos

Silva, Lídia Martins da

URI: http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/13423

Fecha: 2024-08-02

xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-contributorAdvisor: Barbosa, Jorge Luis Victória

Resumen:

O ambiente educacional tem passado por inúmeras transformações e dentre elas, a ampliação e a democratização do ensino. A Educação a Distância (EaD) visa oferecer um processo de ensino e aprendizagem completo, dinâmico e eficiente, mediado por recursos tecnológicos. A EaD vem crescendo e assumindo um papel importante no meio educacional e tem se apresentado de suma importância na expansão e no acesso ao ensino superior, impulsionada pelo uso das Novas Tecnologias da Informação e da Comunicação (NTIC) e em novos comportamentos no processo de ensino e aprendizagem. No entanto, a alta taxa de evasão em cursos a distância tem causado muitas preocupações, pois nem todos os alunos que ingressam em um curso conseguem chegar até o final por diferentes motivos. A evasão ocorre em todas modalidades de ensino, seja presencial, semipresencial e a distância, tanto em instituições públicas ou privadas. No entanto, a EaD precisa de um olhar mais profundo, visto que a mesma é mediada por tecnologias. Diante desse contexto, a presente tese propõe o Athena, um modelo computacional genérico para serviços inteligentes focados na EaD baseados em históricos de contextos. O modelo tem como objetivo auxiliar gestores e professores no planejamento estratégico, permitindo acompanhar o progresso acadêmico do aluno, bem como auxiliar alunos com dificuldades no processo de aprendizagem através de recomendações de sites, materiais didáticos complementares, vídeos, entre outros recursos. A oferta de serviços inteligentes tem como objetivo oferecer soluções, tais como: monitoramento, intervenção, recomendação, formação de grupos de estudos, motivação e melhoria no processo de aprendizagem dos alunos, evitar reprovação e consequentemente na redução na taxa de evasão. O modelo utiliza uma ontologia para representação do conhecimento no domínio da educação a distância. Além disso, explora elementos do contexto dos alunos que são utilizados na composição de históricos de contextos. A análise de históricos de contextos é usada para personalizar serviços que entregam informações úteis para a EaD. Um protótipo do Athena foi criado e testado com informações de 25 alunos matriculados no curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, respaldando a implementação e avaliação de dois serviços inteligentes, o Forecasting para prever o desempenho acadêmico dos alunos e o Grouping para formação de grupo de estudos. Os resultados obtidos reforçam a hipótese de que é possível desenvolver um modelo computacional que suporte de forma genérica a criação e uso de serviços inteligentes para educação a distância tendo como base os históricos de contextos dos alunos.

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