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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO: aplicações do aprendizado de máquina para apoiar a aprendizagem adaptativa
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Este trabalho tem como objetivo demonstrar o uso de algoritmos de aprendizado de máquinano processo de ensino-aprendizagem. Fornecemos um conjunto de materiais (algoritmos econjunto de dados) para possibilitar a reprodução dos nossos experimentos com as principaistécnicas de aprendizado de máquina. Além disso, foram produzidos tutoriais sobre como essesmateriais podem ser utilizados para resolver alguns problemas relacionados ao processo deensino e aprendizado, assim como aprofundar no entendimento desses problemas. Este estudopossibilita melhorar a experiência de aprendizagem e apoiar a tomada de decisão sobreadaptações do conteúdo da aula ou das estratégias de ensino, fornecendo instrumentoseficientes e precisos para previsão de desempenho do aluno. Nossos experimentos foramexecutados em um conjunto de dados sintéticos de 395 alunos, contendo dentre outraspropriedades, preferências por tipos de objetos de aprendizagem. Neste contexto, três tarefasde aprendizado de máquina foram consideradas: agrupamento, classificação e regressãolinear. Nossos resultados revelaram meios para descobrir novos conhecimentos parasatisfazer, prever e recomendar melhor as preferências específicas de cada aluno por tipos deobjetos de aprendizagem.
Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Aracuai
Title: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA EDUCAÇÃO: aplicações do aprendizado de máquina para apoiar a aprendizagem adaptativa
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Este trabalho tem como objetivo demonstrar o uso de algoritmos de aprendizado de máquinano processo de ensino-aprendizagem.
Fornecemos um conjunto de materiais (algoritmos econjunto de dados) para possibilitar a reprodução dos nossos experimentos com as principaistécnicas de aprendizado de máquina.
Além disso, foram produzidos tutoriais sobre como essesmateriais podem ser utilizados para resolver alguns problemas relacionados ao processo deensino e aprendizado, assim como aprofundar no entendimento desses problemas.
Este estudopossibilita melhorar a experiência de aprendizagem e apoiar a tomada de decisão sobreadaptações do conteúdo da aula ou das estratégias de ensino, fornecendo instrumentoseficientes e precisos para previsão de desempenho do aluno.
Nossos experimentos foramexecutados em um conjunto de dados sintéticos de 395 alunos, contendo dentre outraspropriedades, preferências por tipos de objetos de aprendizagem.
Neste contexto, três tarefasde aprendizado de máquina foram consideradas: agrupamento, classificação e regressãolinear.
Nossos resultados revelaram meios para descobrir novos conhecimentos parasatisfazer, prever e recomendar melhor as preferências específicas de cada aluno por tipos deobjetos de aprendizagem.
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