Estratégia híbrida de recomendações num gestor de conteúdos ampliado

dc.contributor.advisorQuaresma, Rui Filipe Cerqueira
dc.contributor.advisorAbreu, Salvador Luís de Bethencourt Pinto de
dc.contributor.authorMadeira, Filipe Montez Coelho
dc.date.accessioned2015-12-10T15:13:24Z
dc.date.available2015-12-10T15:13:24Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractO objetivo principal desta dissertação é propor um modelo de recomendação de conteúdos de aprendizagem num ambiente formal, típico do Ensino Superior, sobre um gestor de conteúdos ampliado, onde os alunos avaliam e publicam conteúdos. As principais contribuições deste trabalho são: 1. A adição de conteúdos pelos alunos é por eles bem aceite; 2. Modelo de recomendações híbrido, em cascata, com três filtragens baseadas em regras de precedência, duração de estudo e avaliação das atividades de aprendizagem; 3. Formulação de similaridade entre alunos, que valoriza os melhores alunos e o passado recente de conteúdos selecionados por cada aluno; 4. Implementação, experimentação e avaliação de um protótipo baseado no modelo proposto. A avaliação mostrou que o desenvolvimento deste tipo de sistemas permite aos alunos terem experiências únicas de aprendizagem com sequenciamentos de conteúdos adequados aos seus perfis. Destacamos a contribuição para esta investigação da revisão de conceitos e literatura relacionada; ABSTRACT:The main objective of this thesis is to propose a model for personalized recommendation of learning activities, directed to learners, in a formal learning context. We suggest that learners can publish some useful contents and that they should rate them. The main contributions of this work are: 1. The addition of new content was well accepted, by learners; 2. Hybrid recommendations model in cascade, with three filtering techniques, based on precedence rules, duration of study and classification of learning activities; 3. New formulation of similarity between students, which gives value to the best students and recent past of content selected by each student. 4. A prototype has been implemented and real experimentation was carried out during two months. It showed that such systems help learners to diversify their learning paths and experiences, increase useful collaboration and support making decisions. We also highlight the contribution of the revision of related work.por
dc.identifier.authoremailteses@bib.uevora.pt
dc.identifier.scientificarea283por
dc.identifier.sharewithDepartamento de Gestãopor
dc.identifier.tid101361777
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10174/16446
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade de Évorapor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectSistemas de recomendação personalizadospor
dc.subjectFiltragem colaborativapor
dc.subjectGestor de conteúdospor
dc.subjectAprendizagem formalpor
dc.subjectSequenciamentopor
dc.subjectPerfil do alunopor
dc.subjectTecnologia avançada de aprendizagempor
dc.subjectPersonalized recommender systemspor
dc.subjectCollaborative formal learningpor
dc.subjectContent managerpor
dc.subjectSequencingpor
dc.subjectLearner profilepor
dc.subjectTechnology enhanced learningpor
dc.titleEstratégia híbrida de recomendações num gestor de conteúdos ampliadopor
dc.typedoctoralThesis
thesis.degree.nameDoutoramento em Informáticapor

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