Informações do Trabalho
Titulo
A COMPARATIVE ANALYSIS OF METAHEURISTICS APPLIED TO ADAPTIVE CURRICULUM SEQUENCING
Subtítulo
Autor
ANDRÉ FERREIRA MARTINS
Orientador
JAIRO FRANCISCO DE SOUZA
Resumo
A adoção efetiva do aprendizado on-line depende da satisfação do usuário, pois as abordagens de educação a distância sofrem com a falta de comprometimento que pode levar a falhar e desistências. A literatura de aprendizagem adaptativa argumenta que uma alternativa para alcançar a satisfação dos alunos é tratá-los individualmente, fornecendo o conteúdo educacional de maneira personalizada. Além disso, o sequenciamento deste conteúdo é importante para evitar a sobrecarga cognitiva e desorientação -- esse problema é chamado de Sequenciamento Curricular Adaptativo (SCA). A busca de uma sequência ótima de bancos de dados que não param de crescer é um problema de otimização combinatória NP-Difícil. Embora algumas abordagens tenham sido propostas, é desafiador avaliar suas contribuições devido à falta de dados de benchmark disponíveis. Este trabalho apresenta um procedimento para criar conjuntos de dados sintéticos para avaliar abordagens SCA e, como prova de conceito, analisa metaheurísticas normalmente usadas em abordagens SCA: Algoritmo Genético, Otimização por Enxame de Partículas (OEP) e Algoritmo Presa-Predador usando os objetivos de aprendizagem dos alunos e suas características extrínsecas e intrínsecas. Também propomos uma abordagem baseada na Evolução Diferencial (ED). Os experimentos computacionais incluem conjuntos de dados sintéticos com uma quantidade variada de materiais de aprendizado e conjuntos de dados do mundo real para comparação. Os resultados mostram que o DE teve um desempenho melhor do que os outros métodos quando menos de 500 materiais de aprendizado são usados, enquanto o PSO teve um desempenho melhor em problemas maiores.
Ano:
2020
Palavras-Chave
Caminho de Aprendizagem, Aprendizagem Adaptativa, Sistema Tutorial Inteligente, Computação Evolutiva, Sequenciamento Curricular
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