Banca de PROPOSTA DE TESE/DISSERTAÇÃO: DJEFFERSON SMITH SANTOS MARANHAO
2025-02-25 14:26:57.298
Uma banca de PROPOSTA DE TESE/DISSERTAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DJEFFERSON SMITH SANTOS MARANHAO
DATA: 19/03/2025
HORA: 14:30
LOCAL: meet.google.com/ctd-bhbm-nea
TÍTULO: Um Modelo para Análise de Trilhas de Aprendizagem baseado em Técnicas de Mineração de Padrões Sequenciais e Metaheurísticas Evolutivas
PALAVRAS-CHAVES: aprendizagem adaptativa; personalização; mineração de padrões sequenciais; metaheurísticas evolutivas
PÁGINAS: 66
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO: Este trabalho apresenta um modelo para automatizar a análise de trilhas de aprendizagem em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs), com foco em disciplina introdutória de Algoritmos, por meio da aplicação de técnicas de Mineração de Padrões Sequenciais (MPS) e metaheurísticas evolutivas. A pesquisa, de caráter exploratório e aplicada, adota uma abordagem qualitativa, tendo como base os princípios do CRISP-DM adaptados ao contexto educacional. O estudo de caso abrangeu 313 alunos distribuídos em sete semestres, resultando em 13.916 submissões de código em Python para 68 problemas, cujas trilhas de aprendizagem foram modeladas como grafos, com nós representando questões e arestas descrevendo as transições entre elas. Na primeira abordagem, algoritmos clássicos de MPS, como GSP e SPADE, identificaram padrões frequentes de navegação, destacando questões que se mostraram mais complexas para os estudantes e evidenciando transições atípicas entre tópicos do curso. Na segunda etapa, metaheurísticas como Algoritmos Genéticos (AG), Otimização por Enxame de Partículas (OEP), Otimização por Colônia de Formigas (OCF) e Algoritmo de Busca de Harmonia (ABH) possibilitaram a descoberta de trilhas de aprendizagem com alta relevância, revelando onde o processo de estudo falha e como pode ser otimizado. Dentre as metaheurísticas, o OCF obteve maior precisão na identificação das trilhas, embora demandando mais recursos de processamento. Os achados evidenciam o potencial de técnicas de MPS e metaheurísticas para mapear comportamentos e oferecer recomendações pedagógicas personalizadas, auxiliando professores no monitoramento da evolução dos alunos e na rápida identificação de pontos críticos. Como continuidade, busca-se alcançar a plena integração do modelo ao Cosmo, para automatizar intervenções didáticas e recomendações de conteúdos, visando aprimorar a experiência de ensino-aprendizagem neste ambiente.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1460695 - CARLOS DE SALLES SOARES NETO
Interno - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA
Interno - 1178141 - MARIO ANTONIO MEIRELES TEIXEIRA
Externo à Instituição - FERNANDO ANTONIO MOTA TRINTA - UFC
Externo à Instituição - JOSÉ VALDENI DE LIMA - UFRGS