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Abstract. The adaptation of content delivery in systems aimed at teaching is a research area in full expansion. This is explained by studies showing that students tend to have better performances when the content delivery is customized. In this context, students' learning styles should be observed, due to the importance of this feature to the adaptivity process in such systems. Thus, this paper presents an efficient approach for personalization of the teaching process. Our approach is based on the automatic mapping of students' learning styles characteristics to learning objects' metadata. Promising results, obtained through experiments, are presented and demonstrate the soundness of our proposal.Resumo. A adaptação de fornecimento de conteúdo em sistemas voltados para o ensinoé umaárea de pesquisa em franca expansão. Istoé explicado por trabalhos que demonstram que estudantes tendem a ter um maior aproveitamento quando a apresentação do conteúdoé personalizada. Nesse contexto, os estilos de aprendizagem dos estudantes devem ser observados, sendo esta uma das mais importantes características a serem consideradas no processo de adaptatividade nesses sistemas. Dessa forma, este artigo apresenta uma abordagem eficiente para personalização do processo de ensino, que se baseia no mapeamento automático de características de estilos de aprendizagem de estudantes em metadados de objetos de aprendizagem. São apresentados resultados promissores, obtidos por meio de experimentos, que demonstram a validade da proposta.

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Há alguns anos decidi abraçar o desafio de me tornar um professor e seguir a carreira acadêmica. Sim, um desafio para sair da zona de conforto para que eu pudesse aprender mais com o objetivo de transmitir o conhecimento a outras pessoas.Primeiramente, agradeço à Deus por me permitir trilhar esse caminho. Agradeço aos professores membros da banca de defesa por terem compartilhado sua experiência e precioso tempo ao ler e contribuir com este trabalho. Agradecimento especial ao meu orientador, Prof. Dr. Renan Cattelan, por suas horas dedicadas à reflexão, leitura, discussão e estímulo durante todo esse processo, bem como ao meu coorientador Prof. Dr. Fabiano Dorça.Sinceros agradecimentos a todos que me apoiaram e me encorajaram nessa árdua jornada: familiares, amigos próximos e aqueles não tão próximos, mas que certamente me enviaram boas energias. Sem vocês, eu tenho certeza que essa jornada teria sido muito mais difícil.Aos colegas de curso que caminharam juntos durante essa jornada de quatro anos, alguns há mais tempo, pelo apoio recíproco ao enfrentar os obstáculos.Aos amigos que fiz durante minha estadia na University of Pittsburgh, EUA. Em particular, ao Prof. Dr. Peter Brusilovsky por seus valiosos conselhos e ensinamentos e a todos os amigos do PAWS LAB com quem aprendi muito.Ao secretário do PPCGO/UFU e a todos os professores que desempenharam um papel chave na minha formação, cuja contribuição deve ser sempre reconhecida.Finalmente, agradeço às agências e instituições brasileiras de pesquisa, CAPES, CNPq e PPGCO/PROPP/UFU pelo apoio financeiro concedido durante a minha formação. "Look up at the stars and not down at your feet. Try to make sense of what you see, and wonder about what makes the universe exist. Be curious." (Stephen Hawking) foram encontradas no desempenho dos estudantes durante o período de personalização de conteúdo baseada em estilos de aprendizagem. Ainda, os recursos sociais e colaborativos foram os que mais despertaram atenção dos estudantes. Finalmente, um repositório de OAs com metadados no formato IEEE Learning Object Metadata (IEEE-LOM) gerados pela plataforma CX foi criado para a comunidade de pesquisa em Informática na Educação.

The fact that people behave and learn in a different pace requires individual differences to be properly considered in the teaching/learning process. Among several cognitive theories that could be used for this purpose, a promising one is to explore the use of students' learning styles (LSs), with several research studies indicating that their use has positive impacts on learning outcomes. At the same time, Ubiquitous Learning Environments (ULEs) have the potential to make the multimedia authoring of Learning Objects (LOs) an automated process, resulting on even larger educational content repositories and increasing the need for more adequate presentation strategies to students. This article presents an approach for creating and personalizing LOs through a probabilistic proposal of the Felder and Silverman Learning Styles Model. A prototype of the proposed model was integrated into a ubiquitous educational platform and experimented in real settings. Results indicate the existence of correlations between different types of interactions carried out by students and their respective LSs.