A fast increasing in the volume of digital educational resources available on the open Web or even private digital libraries has occurred in recent years.Due to the large volume of resources available, it is a hard task for a user to find the content which his/her is interested. Personalized Recommendation Systems have recently emerged to address this problem. However, such systems need to be better disseminated among users of educational resources, such as students and teachers, as these systems will help significantly in the performance of their activities. In this chapter, the concepts, the principal techniques and information filtering algorithms will be viewed with applications for recommendation of digital educational resources, demonstrating the potential of this type of system.
Abstract. It is possible to use the theory of Learning Styles to build the user profiles in Recommender Systems for Learning (RSL). This paper presents a study about the influence of the four dimensions of the Felder-Silverman Learning Styles Model (FSLSM)
IntroduçãoA busca por melhorias na recomendação personalizada de conteúdo no contexto educacional é pesquisa corrente. Os alunos têm necessidades individuais, sendo importante reconhecer, portanto, que cada um tem sua própria maneira de receber e processar informações, resolver problemas e expor ideias.Identificar os Estilos de Aprendizagem (EA) dos alunos é uma das formas para a obtenção de suas preferências, propiciando materiais de aprendizagem mais efetivos no processo de ensino-aprendizagem [Aguiar, Fechine e Costa 2014] [Valaski, Malucelli e Reinehr 2011]. Os EA se referem aos modos a partir dos quais os indivíduos preferem receber e processar informações. Dentre os modelos existentes, destaca-se o modelo
Abstract. This paper describes a study on the Brazilian initiatives regarding the use of the theories of Cognitive Styles (CS) and/or Learning Styles (LS) in the area of Informatics in Education (IE
Resumo. Neste artigo, é descrito um estudo sobre as iniciativas brasileiras em relação ao uso das teorias de Estilos Cognitivos (EC) e/ou Estilos de Aprendizagem (EA) na área de Informática na Educação (IE). Foi realizado um mapeamento sistemático das publicações dos anais do SBIE e WIE
Resumo: Muitas vezes tratam-se turmas homogeneamente e as TDIC (Tecnologias Digitais deInformação e Comunicação) são utilizadas pelos alunos desconsiderando que eles possuem particularidades (tais como: estilos de aprendizagem, emoções e traços de personalidade) que influenciam em sua aquisição de conhecimento. Neste trabalho, são apresentados conceitos e reflexões visando incentivar discussões e estudos teóricos ou empíricos que considerem essas particularidade dos alunos durante o processo de ensino e aprendizagem. É apresentada também uma breve análise de dados de alunos de computação, em diferentes níveis de ensino, os quais responderam a questionários visando identificar perfis referentes a seus estilos de aprendizagem e a seus traços de personalidade. A análise corrobora com a ideia da heterogeneidade de perfis, mesmo considerando alunos da mesma área/nível de ensino. Percebe-se que ainda há várias possibilidades de pesquisas sobre aliar as TDIC e as particularidades de alunos objetivando a melhoria do processo de ensino e aprendizagem.Palavras-chave: Informática na educação. Estilos de aprendizagem. Emoções. Personalidade. Computação afetiva.
Abstract:It is common to treat classes homogenously and use DICT (Digital Information and Communication Technologies) disregarding that students have special features (such as learning styles, emotions and personality traits) that influence in their acquisition of knowledge. This paper presents concepts and reflections to encourage discussion and theoretical or empirical research on student's peculiarities during the teaching and learning process. This paper also presents a brief analysis of student data (computing students at different levels of education). These students answered questionnaires to identify profiles related to their learning styles and personality traits. The analysis supports the idea that there is heterogeneity of student profiles, even students from the same area/level of education. One can see that there are several possibilities for research on combining the DICT and particularities of students aiming at the improvement of the teaching and learning process.
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