Uma nova abordagem baseada em Lógica Fuzzy para modelagem automática de Estilos de Aprendizagem

Abstract

Nos últimos anos, o ensino deixou de seguir sua forma convencional, que se limitava a uma sala de aula e aos períodos de encontros presenciais, para se instalar em plataformas tecnológicas de ensino à distância que possibilitam flexibilidade e personalização no processo de aprendizagem. Aprender é um processo particular que engloba diversos aspectos internos e externos a vida do estudante. Um dos principais aspectos a ser analisado durante o processo de aprendizado é a identificação do Estilo de Aprendizagem do aluno. Essa informação possibilita o uso de técnicas de ensino que se adaptam ao estilo do aluno, sendo elas mais eficientes e eficazes. Assim sendo, este estudo tem como objetivo a minimizaçao dos problemas de aprendizagem através da adaptação dos conteúdos ministrados durante um curso, levando em consideração as preferências individuais dos estudantes. Especificamente, este trabalho apresenta uma análise detalhada do trabalho desenvolvido por Dorça (2012) no qual propõe diversas técnicas que possibilitam simular a interação entre um sistema de tutoria inteligente e o aluno, e capaz de detectar e corrigir de maneira automática o seu estilo de aprendizagem. No trabalho mencionado, a seleção da forma como um conteúdo deverá ser apresentado ao aluno é dada por meio de uma cadeia de Markov. Este trabalho propõe uma modificação neste procedimento no qual utilizou-se um algoritmo baseado em Lógica Fuzzy. A eficiência na técnica de seleção reflete diretamente no desempenho do aluno, uma vez que, o conteúdo apresentado de maneira correta, de acordo com o estilo de aprendizado do aluno, sugere uma tendência maior de ser assimilado por ele. Assim, o método proposto neste trabalho apresentou um número menor de problemas de aprendizado e melhores médias das notas obtidas durante o processo de simulação, uma vez que apresenta melhor desempenho no processo de seleção da forma como o conteúdo será ministrado.