Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10348/9312
Title: ADAPT - Plataforma Adaptativa de Ensino à Distância
Authors: Pratas, Eduardo Jorge Dinis
Advisor: Marques, Viriato António Pereira Marinho
Pires, Eduardo José Solteiro
Keywords: Plataforma ADAPT
Ensino à distância
Sistemas tutoriais inteligentes
Raciocínio baseado em casos
Issue Date: 15-Apr-2019
Abstract: A presente tese de Doutoramento em Informática tem como objetivo a implementação de um Sistema Tutorial Inteligente (STI), que atinja um nível de eficácia superior aos sistemas tradicionais através da utilização integrada de várias técnicas de Inteligência Artificial (IA). Os STI são aplicações de computador baseadas em técnicas de IA que captam o perfil e os conhecimentos do aluno e procuram identificar as causas dos seus erros. Estas aplicações tentam selecionar os conteúdos mais adequados, os exemplos e os problemas, de acordo com o perfil do aluno, cuja apresentação pode incluir simulações e técnicas multimédia. Ao longo dos anos os STI têm vindo a ganhar uma popularidade crescente sendo a sua utilização defendida por várias instituições internacionais (European Comission, 2011; Organizing for Action, 2012). Apesar das vantagens que advêm da utilização dos STI, não existe um consenso acerca de que a utilização destes sistemas constitui uma forma mais eficaz de interação educacional. Se por um lado vários estudos como o de Bolzan e Giraffa (2002) demonstram que a sua utilização permite obter melhores resultados, por outro lado, vários estudos como o de VanLehn (2011) concluíram que a melhoria de desempenho na aprendizagem dos alunos que utilizaram um STI não é significativa. Este trabalho de Doutoramento foi realizado no âmbito do projeto de Investigação e Desenvolvimento ADAPT - Plataforma Adaptativa de Ensino à Distância, (2016), cujo objetivo consistiu na criação de uma plataforma de ensino à distância com a capacidade de adaptar os conteúdos dos cursos às preferências de aprendizagem de cada aluno. A plataforma ADAPT utiliza técnicas de IA, como o raciocínio baseado em casos (RBC), a lógica difusa e a computação evolucionária (CE) no processo de adaptação ao perfil do aluno e da seleção dos materiais do curso a serem exibidos. Para determinar o contributo deste trabalho, foram efetuados vários testes ao longo do tempo de modo a avaliar as capacidades da plataforma. Nestes testes incluem-se a análise estatística efetuada aos resultados obtidos pelos alunos que utilizaram a plataforma onde foram observadas melhorias no seu desempenho e também os testes de usabilidade que confirmaram a preferência dos alunos em relação à utilização da plataforma.
The present PhD thesis in Computer Science aims to implement an Intelligent Tutoring System (ITS), which is expected to achieve a higher level of effectiveness than the current systems through the integrated use of several Artificial Intelligence (AI) techniques. ITS are computer applications based on AI techniques that capture the profile and knowledge of the student and try to identify the causes of his mistakes. These applications attempt to select the most appropriate content, examples and problems whose presentation may include simulations and multimedia techniques. Over the years, ITS achieved an increasing popularity and its use is advised by several international institutions (European Commission, 2011; Organizing for Action, 2012). Despite the advantages arising from the use of ITS, there is no consensus about their benefits and if represents the most effective educational interaction. On the one hand, several studies such as Bolzan and Giraffa (2002) shown that their use allowed to obtain better results, on the other hand, studies such as VanLehn (2011) have concluded that the performance improvement in learning by students who used an STI is not significant. This PhD work was carried out under the Research and Development project ADAPT - Plataforma Adaptativa de Ensino à Distância, (2016), whose goal was to create an e-learning platform with the ability to adapt the content of a course to each student learning preferences. ADAPT platform uses AI techniques such as, case-based reasoning, fuzzy logic and evolutionary computing for the adaptation process to the student profile and the selection of the course materials to be displayed. In order to evaluate the contribution of this work, several tests were carried out. These tests include the statistical analysis performed on the results obtained by the students who used the platform where improvements in their performance were observed and also the usability tests that confirmed the student’s preference regarding the use of the platform.
Description: Tese submetida à Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro para obtenção do grau de Doutor em Informática
URI: http://hdl.handle.net/10348/9312
Document Type: Doctoral Thesis
Appears in Collections:DENG - Teses de Doutoramento
TD - Teses de Doutoramento

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