PROPOSTA DE UMA ABORDAGEM COMPUTACIONAL PARA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE ESTILOS DE APRENDIZAGEM UTILIZANDO MODELOS OCULTOS DE MARKOV E FSLSM
Título: PROPOSTA DE UMA ABORDAGEM COMPUTACIONAL PARA DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE ESTILOS DE APRENDIZAGEM UTILIZANDO MODELOS OCULTOS DE MARKOV E FSLSM
Resumo:
Um dos desafios atuais é desenvolver tecnologias computacionais que sejam capazes de atender corretamente aos métodos de ensino e aprendizagem. Para que isso ocorra, é fundamental que os ambientes virtuais sejam dinâmicos e adaptáveis às necessidades e interesses dos estudantes. Este trabalho tem como objetivo, apresentar uma abordagem probabilística, que combina o modelo proposto por Felder e Silverman para estilos de aprendizagem, com técnicas de inferência probabilística.
Tipo de Defesa: Dissertação
Nome do Mestrando: Edson Batista de Sena
Nome do Orientador: Alessandro Vivas
Banca:
Dr. Alessandro Vivas – Presidente – UFVJM – alessandro.vivas@gmail.com
Dra. Luciana Assis – Membro Interno – UFVJM – lupassis@gmail.com
Pós Dr. Leonardo Lana – Membro externo ao programa – lanadecarvalholeonardo@gmail.
Msc. Bruno de Souza Toledo – Membro externo à UFVJM – bruno.toledo@ifmg.edu.br
Data: 20/10/2016
Local: Prédio de Sistemas de Informação
Horário: 15:00