Técnica de Recomendação Baseada em Metadados para Repositórios Digitais Voltados ao Ensino

Casagrande, Marcus Filipi Rosso; Kozima, Gustavo; Willrich, Roberto

doi:10.5753/cbie.sbie.2013.677

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“…A primeira pergunta trata de identificar quais são as novas técnicas utilizadas para recomendação de objetos de aprendizagem. Foi observado que as técnicas utilizadas nos artigos examinados, são comumente filtragem colaborativa [Casagrande et al 2015, Silva et al 2011, Primo et al 2010, filtragem baseada em conteúdo [Vieira e Nunes 2012, Albuquerque e Silveira 2013, alguma adaptação dessas técnicas [Wiedemann et al De forma geral a filtragem colaborativa cria uma generalização do perfil do usuário por usar métricas de similaridade, não levando em conta as individualidades de cada aluno, e isso geralmente faz com que a qualidade das recomendações diminua. Alguns trabalhos trazem uma abordagem levando em conta as competências dos alunos [Cazella et al 2012, Pereira et al 2015, Raiol et al 2014] porém é importante levar em conta que as competências de um determinado aluno são dinâmicas com o passar do tempo.…”

Section: Discussionunclassified

Um Estudo Sobre Sistemas de Recomendação de Recursos Educacionais

Rolim¹,

Ferreira²,

Costa³

et al. 2017

Anais Dos Workshops Do VI Congresso Brasileiro De Informática Na Educação (CBIE 2017)

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Section: Discussionunclassified

Um Estudo Sobre Sistemas de Recomendação de Recursos Educacionais

Rolim¹,

Ferreira²,

Costa³

et al. 2017

Anais Dos Workshops Do VI Congresso Brasileiro De Informática Na Educação (CBIE 2017)

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“…Foi desenvolvido um sistema que permite localizar o conjunto de hashtags mais postadas nos fóruns da plataforma, classificando-as, ranqueando-as e sugerindo conteúdos relacionados ao tema em estudo. Já em (Casagrande et al, 2013) foi proposta uma técnica de recomendação de conteúdos em repositórios digitais baseada em metadados descritores dos conteúdos e agrupamento de usuários. O perfil do usuário é construído implicitamente observando os valores dos metadados dos conteúdos acessados.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Recomendação de Recursos Educacionais para Grupos: buscando soluções em Redes Sociais

Almeida

Pereira

Campos

et al. 2016

Anais Do XXVII Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2016)

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Abstract. A recommender system must generate satisfactory recommendations, so it is important to identify information that helps to define user's profile, like as a result of interactions that occur in social networks. This work aims to explore the information generated by a users group on social networks in the search and selection process of educational resources, considering their members common interest. The evaluation of the proposal consists of a case study, and the results point to the viability of the solution.Resumo. Para que um Sistema de Recomendação consiga gerar recomendações satisfatórias, é importante identificar informações que ajudem a definir o perfil do usuário, como, por exemplo, em decorrência das interações que ocorrem nas redes sociais. Este trabalho visa explorar as informações geradas por um grupo de usuário nas redes sociais no processo de busca e seleção de recursos educacionais de interesse comum de seus membros. A avaliação da proposta foi composta de um estudo de caso e os resultados apontam para a viabilidade da solução. IntroduçãoAs dificuldades de localização dos recursos educacionais, bem como as restrições dos repositórios de objetos de aprendizagem, têm grande impacto na eficiência dos Sistemas de Recomendação (SR) e de personalização de conteúdo educacional. Em meio à sobrecarga de informação, os SR coletam informações sobre as preferências de seus usuários para um conjunto de itens, visando o auxílio aos usuários no processo de busca e acesso a informações relevantes (Rodrigues et al., 2015).A implementação de SR ocorre em diversas áreas e os trabalhos mais comuns estão focados em recomendação de filmes, músicas, televisão, livros, documentos, elearning, e-commerce, aplicações em mercados e de busca na web, entre outros (Park et al., 2012). Com isso, foram adotados SR com o objetivo de complementar a capacidade dos sistemas de busca tradicionais (Carvalho e Macedo, 2014). SR tradicionalmente recomendam itens para usuários individuais. Em alguns cenários, entretanto, a recomendação para um grupo de indivíduos é mais adequada. Um dos grandes desafios desses sistemas é como lidar adequadamente com as preferências de cada integrante do grupo para geração de recomendação conjunta (Yu, 2012

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“…Sistemas de recomendação são sistemas capazes de auxiliar no processo de indicar ou selecionar itens (OAs, por exemplo) úteis para um determinado usuário ou grupo de usuários [Resnick e Varian 1997]. Exemplos de sistemas de recomendação voltados para a área de Educação a Distância (EAD) são [Zaina et al 2012], [Primo et [Ochoa e Duval 2006] [Ferreira e Raabe 2009] [Cho et al 2007], [Anderson et al 2003] e [Casagrande et al 2013].…”

Section: Introductionunclassified

“…Metadados podem ser definidos como dados sobre os dados e vem sendo utilizados para descrever vários tipos de recursos (arquivos MP3, livros, Web sites, imagens e bancos de dados 1 ). No caso dos OAs, várias iniciativas de padronização dos seus metadados foram feitas e vem sendo consideradas na construção de sistemas de recomendação [Primo et al 2010] [Casagrande et al 2013]. Dentre as iniciativas de padronização dos metadados para descrição dos OAs estão, por exemplo, o padrão LOM (Learning Object Metadata) [IEEE, 2002] No presente trabalho, o objetivo está em explorar o quanto os metadados definidos no LOM podem avaliar diferentes aspectos de qualidade de um OA.…”

Section: Introductionunclassified