Identificação Automática de Postagens Relacionadas ao Uso Através de Modelos de Aprendizagem Profunda (original) (raw)
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Identificação Automática de Dúvidas em Fóruns Educacionais
Anais do XXVII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2016), 2016
With the increased use of online educational platforms, the amount of information to be processed by teachers and students is growing quickly. The forum generates a large amount of information. In this context, this paper proposes an automatic solution to identify doubts in educational forums. The proposed system achieved an accuracy of 97%. Finally, the work proposes scenarios where the teacher could benefit from the use of the proposed solution. Resumo. Com o aumento do uso de plataformas educacionais online, a quantidade de informação para ser processada por professores e alunos vem crescendo rapidamente. Nesse contexto, a ferramenta de fórum gera muita informação e exige que o professor faça o acompanhamento de um grande número de postagens em pouco tempo. Diante disto, este trabalho propõe uma solução automática para a análise de identificação de dúvidas em fóruns educacionais. O sistema proposto chegou a uma precisão de 97%. Por fim, o trabalho aponta cenários onde o professor pode se beneficiar com o uso da solução proposta.
Anais do XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2017), 2017
The progress and popularity of Distance Learning has generated a greater demand for the use of increasingly effective methods of teaching and learning. One of the biggest challenges is the increased need to adapt to specific characteristics of each individual learner. This paper presents an automated alternative to identify which Learning Style suits each student. The presented model IPP allows us to identify each student's Personality Profile by using the information in the open texts elaborated by each learner, giving us an inference for which Learning Style is more suited to each case. Resumo. O avanço e popularização da Educação a Distância tem gerado uma demanda maior na utilização de métodos cada vez mais eficientes de ensino e aprendizagem. Um dos desafios encontradosé a maior necessidade de adaptaçãoàs particularidades individuais dos alunos. Este trabalho apresenta uma alternativa automatizada para a identificação do Estilo de Aprendizagem de alunos. A proposta apresenta o Modelo de Identificação de Perfil de Personalidade (IPP), que utiliza as informações presentes nos textos livres elaborados pelos alunos, permitindo a inferência de um Estilo de Aprendizagem mais adequado a cada caso.
Identificação Automática de Expertise Analisando Currículos no Formato Lattes
Anais do I Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI 2004), 2004
Este artigo descreve o desenvolvimento de uma ferramenta para a identificação automática da expertise em curriculos (curriculo vitae) no formato Lattes. Esta identificação se dá através da extração de informações do arquivo XML gerado pela Plataforma Lattes. Uma vez feita à extração, são utilizadas técnicas de Text Mining de forma a fazer a associação dos dados extraidos a uma ontologia de domínio para a identificação das áreas de atuação e expertise dos usuários. Este trabalho esta sendo desenvolvido para dar auxilio ao Sistema de Recomendação para Apoio à Colaboração (SisRecCoI), desenvolvido pelo GPSI (Grupo de Pesquisa em Sistemas de Informação) da UCPel.
Detecção Automática de Estilos de Aprendizagem utilizando Clusterização e Traços de Navegação
Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2018)
Virtual Learning Environments are widely used to support the teaching-learning process, however, most of these systems provide the same content in the same way to all students. Recent studies point that the provision of personalized content to each student, through the detection of their Learning Style, greatly favors the teaching-learning process. This work proposes a fully automatic approach to identify students' Learning Styles through their interactions in Virtual Learning Environments. Preliminary results indicate that the proposed approach is promising in the automatic identification of students' learning preferences.
Abordagens de Utilização de Segmentos de Objetos de Aprendizagem
2010
Resumo O desenvolvimento de materiais instrucionais no contexto da Educação Baseada na Web, principalmente aqueles que incorporam características multimídias, é considerado caro e demorado, o que justifica a abordagem de reutilização. Assim, o uso conjunto de Objetos de Aprendizagem (OAs) e seus respectivos metadados tem sido amplamente adotado apesar de muitos usuários demonstrarem dificuldades em utilizar e reutilizar tais OAs, principalmente se o interesse está restrito a partes específicas do conteúdo destes materiais. Logo, a tendência é que os mesmos fiquem cada vez menores, pois quanto mais granulares estiverem os conteúdos, mais facilmente será possível reutilizá-los em diferentes contextos educacionais. Uma proposta para permitir o acesso e o reuso de partes específicas de seus conteúdos é prover uma descrição estruturada de tais partes-configurando-as como segmentos de informação. Assim, este artigo descreve uma arquitetura e sistemática para representar o conteúdo de OAs em um nível mais granular, propondo sua estruturação em segmentos de informação reutilizáveis. Algumas abordagens de utilização de tais segmentos são propostas e avaliadas através de um estudo de caso, a saber: composição de segmentos; uso de modelos de conteúdo na descrição de segmentos; uso de segmentos em um cenário de aprendizagem colaborativa e exploração de inferências lógicas através de regras e relacionamentos estabelecidos entre segmentos.
19th CONTECSI International Conference on Information Systems and Technology Management
The technological advances of the 4.0 revolution made it possible to create devices and software that aim to improve and/or facilitate the lives of individuals, especially in terms of human-computer interaction, a concept that is immersed in everyday life and has a strong link with the quality of life. Therefore, this work aims to present and evaluate the performance of models based on supervised Machine Learning for tasks of recognition of emotions joy, sadness and surprise in short texts in the Portuguese language collected in comments of empathic games. The implementations were carried out with the aid of the Scikit-Learn library, using the Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbors (KNN), and Ensemble methods, which were trained using a predefined database classified. The development of the application is divided into 6 stages of evaluation, where in each stage it was sought to apply a different technique of data pre-processing, thus making it possible to ascertain the impact of each technique on the performance of the models. Results show that the SVM model reached 71% accuracy in scenarios with a large presence of preprocessing functions, while the NB and Votting models act respectively with 77% accuracy in scenarios with little preprocessing robustness and 77% accuracy in both scenarios.
Anais do XXVII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2016), 2016
One of the current challenges is to develop computational technologies that are able to respond properly to the teaching and learning methods. For this to occur, it is essential that virtual environments provide adequate content, and are dynamic and adaptable to the needs and interests of students. This papper proposes a probabilistic approach, combines the model proposed by Felder and Silverman (FSLSM) to learning styles, with probabilistic inference techniques of Hidden Markov Models (HMM), in order to perform the inference process of the preferences of the student for a particular learning style.
Criação Semi-Automática de Objetos de Aprendizagem a partir de Conteúdos da Wiki
New technologies, such as social network, wiki, blogs, among others Web 2.0 tools, are important facilitators in the process of social learning. Social learning is the learning that occurs within a social context, in a place where people can work and learn collaboratively. These tools provide an easy mechanism for people to communicate and collaborate, which help in the creation of knowledge. However, collaboration is one of the several necessary components for learning, it is important that all acquired knowledge be organized to be reused faster, easily and efficiently. Thus, this paper aims to propose an approach to generate learning objects from wiki pages, using semantic technologies and the LOM pattern, in order to the information can be organized so that it is easily reused, thus improving social learning. Resumo. Novas tecnologias, como redes sociais, wiki e blogs, entre outras ferramentas Web 2.0, são importantes facilitadores no processo de aprendizagem social. Aprendizagem...
2007
This work presents a frequency response identification method to determine the transfer function of a physical system. The poles and zeros are analytically computed in an optimal way based on a quadratic cost function. A set of strictly proper estimated models is explicitly computed. The best estimated model is chosen based on the lowest frequency response error. Two numerical examples are used to ilustrate the proposed method. The first one is an academic example with a sixth order transfer function. In the second, the model of the magnetic levitator from IME’s Control Laboratory is identified. In some cases, balanced model reduction techniques may be employed, in order to reach a low order representation, without compromising the identified dynamics. Keywords— Identification, frequency response, generator sets, FFT, model reduction. Resumo— Este trabalho apresenta uma metodologia para identificação da função de transferência de um sistema f́ısico, baseada no ajuste da resposta em ...