Banca de QUALIFICAÇÃO: GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GILBERTO NERINO DE SOUZA JUNIOR
DATA: 02/07/2015
HORA: 14:30
LOCAL: Auditório do Instituto de Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

FRAMEWORK PARA A GERACAO AUTOMATICA DE REPERTORIO DE TAREFAS DE ENSINO INDIVIDUALIZADO BASEADO EM COMPONENTES DE DIFICULDADE ADAPTATIVA PARA CRIANCAS COM LIMITACÃO DE APRENDIZADO EM LEITURA

PALAVRAS-CHAVES:

Ensino individualizado, Tarefas de Leitura, Dificuldade Adaptativa, Reconhecimento de Habilidades, Computação evolucionária, Algoritmo Genético, DEEPSO

PÁGINAS: 115
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Avanços em sistemas de aprendizado e tutoria inteligente ao longo das últimas duas décadas permitiram o desenvolvimento de tecnologias altamente eficazes que auxiliam tanto alunos como tutores. Apesar dessa vantagem tecnológica, 250 milhões de crianças ao redor do mundo não sabem ler, segundo o relatório da UNESCO de 2014. Já no Brasil mais de 4 milhões de crianças entre 5 e 7 anos não estão alfabetizadas, segundo dados do IBGE de 2011. Fica evidente que novos métodos podem ser usados para melhorar o processo de aprendizado da leitura, em especial para crianças que possuem limitação de aprendizado. Pensando nisso que psicólogos criaram o programa de ensino “Aprendendo a Ler e Escrever em Pequenos Passos” (ALEPP) com objetivo de desenvolver o ensino individualizado da leitura e escrita de palavras comumente usadas no vocabulário. O ALEPP utiliza o contexto da análise comportamental que agrega a teoria do condicionamento operante, equivalência de estímulos e discriminação condicional para alcançar o aprendizado. O programa utiliza passos pré-estabelecidos onde o instrutor deve manualmente criar as tarefas de ensino. Esse processo manual de criação de tarefas pode acarretar demasiado tempo, esforço e subjetividade para a criação de repertórios de ensino. Nota-se que poucas pesquisas tratam a geração de tarefas de ensino para crianças com limitação do aprendizado levando em consideração suas habilidades individuais e componentes de dificuldades de uma tarefa. A presente proposta de tese propõem um framework chamado GEARTE (GErador Automático de Repertórios de Tarefas de Ensino) que integra técnicas de computação evolucionária a fim de gerar um repertório individualizado de tarefas de ensino baseado em dificuldade adaptativa. A pesquisa de trabalhos correlatos foi realizada buscando identificar a interseção de estudos relacionando sistemas adaptados, sistemas de aprendizado-tutoria inteligentes e testes adaptativos computadorizados. O framework proposto foi projetado com 3 módulos específicos. O primeiro módulo refere-se a modelagem da dificuldade estática de tarefas de ensino concebida baseado em regras fornecidas por especialistas e ajustadas por algoritmos evolucionários. O segundo módulo faz o reconhecimento de habilidades individuais baseado em componentes de dificuldade calculados pelo módulo anterior. No terceiro módulo, um algoritmo evolucionário é utilizado a fim de encontrar o repertório de ensino individualizado baseado em uma curva de dificuldade e inclusão do conteúdo de ensino fornecido previamente. O sistema especialista será experimentado em ambientes de aprendizado convencionais e motivacionais, buscando analisar a adaptabilidade do repertório gerado. Para isso, o repertório gerado será apresentados a 200 indivíduos, divididos entre ambiente de aprendizado convencional e ambiente de aprendizado motivacional. O produto final desse trabalho pretende auxiliar educadores e psicólogos que trabalham com alunos no processo de ensino-aprendizagem.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1698390 - ADAMO LIMA DE SANTANA
Externo ao Programa - 2184858 - DIONNE CAVALCANTE MONTEIRO
Externo ao Programa - 1152675 - ELOI LUIZ FAVERO
Externo ao Programa - 2181570 - FRANCISCO EDSON LOPES DA ROCHA
Externo à Instituição - NANDAMUDI LANKALAPALLI VIJAYKUMAR
Interno - 246.579.052-87 - ROBERTO CELIO LIMAO DE OLIVEIRA - UFPA