Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa. DISCENTE: INEZ CAVALCANTI DANTAS DATA: 27/06/2014 HORA: 10:40 LOCAL: AUDITÓRIO DO DE.INF - CCET/UFMA TÍTULO: RECOMENDAÇÃO DE OBJETOS DE APRENDIZAGEM. PALAVRAS-CHAVES: Objeto de aprendizagem; metadados; sistema de recomendação. PÁGINAS: 16 GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra ÁREA: Ciência da Computação RESUMO: Uma das características dos Objetos de Aprendizagem (OAs) é a capacidade de serem utilizados em outras ocasiões, assim, localizar e recomendar um OAs é fundamental. Sistemas de recomendação de OAs utilizam técnicas de aprendizagem de máquinas e/ou filtros de dados. Nos Repositórios ficam armazenados os OAs que são catalogados por metadados. Os metadados facilitam a manutenção, organização e compreensão da informação por sistemas computacionais e por humanos. As técnicas de filtro de dados, utilizada para filtrar uma grande quantidade de informação são baseadas em Filtragem Colaborativa (FC), técnica Filtragem Baseada em Conteúdo (FBC) e técnica híbrida, que combina a técnica FC e FBC. As técnicas de aprendizagem de máquina constroem modelos computacionais que podem adaptar-se e aprender a partir de experiências e com o objetivo de descobrir o relacionamento entre as variáveis de um sistema a partir de dados amostrados. O objetivo deste trabalho é contribuir com uma proposta de metadados , propor um sistema de recomendação apropriado para localizar OAs com conteúdo multimídia interativo. Utilizando para recomendação os metadados, técnicas de aprendizagem de máquina e/ou filtros de dados.
MEMBROS DA BANCA: Presidente - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA Interno - 1460695 - CARLOS DE SALLES SOARES NETO Interno - 2351437 - SAMYR BELICHE VALE