Abstract. This paper presents a proposal of the evaluation of Social Presence in virtual environments. Fuzzy Logic was applied in LMS Moodle forums that use the LV Model Evaluation. The LV is a process evaluation that makes use of qualitative mentions associated to an iconographic language. After the process of fuzzification and defuzzification, we have in the output a quantitative value that corresponds to the degree of presence of the student in the forum. The research was applied in a specialization course of the Federal University of Ceará (UFC). As a result, the computational design to have a model capable of measuring the student's presence with prospects of being applied to other evaluation tools present in LMS was obtained.Resumo. Este artigo apresenta uma proposta de avaliação da Presença Social em ambientes virtuais. Foi aplicada Lógica Fuzzy em fóruns do AVA Moodle que utilizam o Modelo LV de avaliação. O LV é uma avaliação processual que faz uso de menções qualitativas associadas a uma linguagem iconográfica. Após o processo de fuzzificação e defuzzificação, tem-se na saída um valor quantitativo que corresponde ao grau de presencialidade do aluno no fórum. A pesquisa foi aplicada em um curso de especialização da Universidade Federal do Ceará (UFC). Obteve-se como resultado a concepção computacional de um modelo capaz de mensurar a presencialidade do aluno com perspectivas de ser aplicada a outras ferramentas de avaliação presentes nos AVAs.
IntroduçãoO avanço da Internet, das redes sociais e suas ferramentas fez nascer um novo comportamento: o de sentimento de pertencimento a um grupo. Neste contexto é relevante a presença virtual, a qual se identifica com a capacidade que cada pessoa tem de interagir utilizando diversas tecnologias e em diversos contextos para se comunicarem com outras pessoas geograficamente distantes. Avaliar esse comportamento tem sido um desafio dentre aqueles que se valem de Tecnologias Digitais da Informação e Comunicação (TDIC) como suporte à aprendizagem.Pesquisadores como Kim et al. (2016), Bizzo (2009), Silva (2012 e Valente (2000) vem estudando a presencialidade dos alunos em ambientes virtuais de aprendizagem e indicam que essa presencialidade é importante para o processo de ensino e aprendizagem.
This work is the application of a Multilayer Perceptron Artificial Neural Network (MLP ANN) to detect early interturn short-circuit faults in a three-phase converter-fed induction motor. The quantity used to analyze the problem is the stator current or, more specifically, the harmonic content of its frequency spectrum, also called current signature. The analysis through the current signature is a non-invasive method and may be embedded in the frequency converter, what is a great advantage. The dataset used for training and validating the ANN is obtained using a test bench that allows applying different levels of interturn short-circuits in the machine. It is observed that the fault motor dataset and healthy motor dataset are difficult to separate, which demands a large computational effort to choose a proper MLP topology. The MLP is trained by two different algorithms (the classical error Backpropagation -BP -and an adaptation of the newer Extreme Learning Machine -ELM) and the results are thoroughly explored, including after the application of a pruning method called CAPE. Then it is slightly compared with the results of a Self-Organized Map ANN [1] obtained by using the same dataset.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.