Export this record: EndNote BibTex

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5030
Document type: Dissertação
Title: Uso de agrupamento de interesse e trajetória para caracterização de sessões de aprendizado
Author: Nichele, Caren Moraes 
Advisor: Becker, Karin
Abstract (native): Um dos principais problemas evidenciados no domínio da Educação a Distância (EAD) é a falta de percepção que os instrutores de cursos Web têm quanto à interação dos alunos durante o processo de aprendizado. Este problema é mais fortemente evidenciado no ambiente da EAD devido ao pouco contato entre os instrutores e os alunos, dadas as limitações dos ca°nais de comunicação, e à falta de semântica no registro das páginas acessadas, em relação ao seu significado no domínio da aplicação. A Mineração do Uso da Web (MUW) oferece técnicas de mineração de dados que permitem descobrir padrões de utilização da Web para melhor entender e servir as necessidades das aplicações. O processo de MUW é composto de etapas, a saber: préprocessamento, descoberta de padrões e análise de padrões. Várias técnicas podem ser aplicadas na etapa de descoberta de padrões. A técnica de agrupamento, foco deste trabalho, destaca-se por agregar valor nesta questão, pois tende a estabelecer grupos de usuários que mostram padrões de comportamento semelhantes. O agrupamento de sessões Web tem impulsionado uma grande área de pesquisa que visa caracterizar os usuários com base na navegação na Web. Porém, nenhum trabalho foi encontrado que aborde a similaridade entre as páginas considerando a semântica dos eventos da aplicação quando computando a similaridade entre as sessões Web. Além disso, a correta aplicação da técnica de agrupamento é uma tarefa complexa que envolve desde a preparação dos dados até a escolha do algoritmo de agrupamento, além de estar fortemente associada à complexidade do processo de descoberta de conhecimento. Dados os problemas identificados, este trabalho propõe mecanismos de agrupamento e de interpretação de padrões que facilitem, respectivamente, a aplicação da técnica de agrupamento e a análise dos grupos por pessoas leigas, visando auxiliar na caracterização das sessões de aprendizado em um ambiente de EAD. Estes mecanismos fazem uso de uma taxonomia como forma de agregar semântica aos eventos do domínio, reduzindo assim a necessidade de retorno à etapa de pré-processamento. O mecanismo de agrupamento proposto visa facilitar a aplicação da técnica de agrupamento e aumentar a qualidade dos grupos, considerando para isso a similaridade entre as páginas com base na semântica dos eventos do domínio. O mecanismo de interpretação proposto permite representar os grupos visualmente, de modo condizente com o objetivo do agrupamento, bem como inspecionar dinamicamente os grupos formados considerando os diferentes níveis de abstração das páginas no domínio da aplicação. Foi desenvolvido um ambiente de apoio para auxiliar o intrutor durante a execução das etapas da MUW visando a facilitar a aplicação do agrupamento e a análise das sessões de aprendizado
Keywords: INFORMÁTICA
AGRUPAMENTO DE INFORMAÇÕES (INFORMÁTICA)
MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
WORLD WIDE WEB
CNPQ Knowledge Areas: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: BR
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Faculdade de Informáca
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citation: NICHELE, Caren Moraes. Uso de agrupamento de interesse e trajetória para caracterização de sessões de aprendizado. 2006. 116 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2006.
Access type: Acesso Aberto
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5030
Issue Date: 23-Aug-2006
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
406064.pdfTexto Completo2.09 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.