Pós-Graduação em Educação

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PPGED - Programa de Pós-Graduação em Educação Disponíveis também trabalhos do antigo Programa de Pós-Graduação em Gestão de Instituições Educacionais (PPGGIEd).

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    Uma abordagem para detecção automática de estilos de aprendizagem de estudantes utilizando mineração de dados
    (UFVJM, 2019) Abreu, Rafael Miranda; Pitangui, Cristiano Grijó; Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM); Pitangui, Cristiano Grijó; Assis, Luciana Pereira de; Silva, Cristiano Maciel da
    Utilizados pelas Instituições Educacionais os Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem, como o Moodle, são ferramentas importantes no processo de ensino-aprendizagem e a cada dia que passa ganham mais adeptos. Essa popularização deve-se ao fato destes softwares serem em sua maioria intuitivos e de fácil manuseio. No entanto, grande parte desses sistemas, mesmo vindo acompanhados de vários benefícios, possuem uma certa ”deficiência”, uma vez que fornecem os conteúdos de iguais maneiras e formatos a todos os seus usuários. Sendo assim, considerando que indivíduos possuem preferências e características diferentes, a absorção dos conteúdos ofertados através destas plataformas pelos aprendizes pode não ser a ideal. De acordo com diversos estudiosos se o Estilo de Aprendizagem de determinado estudante for conhecido, é possível apresentar as ferramentas e os Objetos de Aprendizagem que melhor se adéquam ao seu perfil de aprendizagem, e provavelmente sua aprendizagem será facilitada. Neste sentido, e baseando-se no Modelo de Estilos de Aprendizagem de Felder e Silverman, esta pesquisa apresenta uma abordagem capaz de descobrir o Estilos de Aprendizagem de alunos automaticamente. Para que o objetivo fosse alcançado, foram aplicados conceitos e técnicas de Mineração de Dados. Os vários testes realizados apresentaram bons resultados, e apontam que a abordagem proposta pode ser promissora na detecção de Estilo de Aprendizagem de estudantes.