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Daniel de S ouza Martins

X: Sistema de Busca e Recomendação de Objetos de Aprendizagem Baseado em Trilhas (System for Search and Recommendation of Learning Objects Based on Trails). Daniel de S ouza Martins. Cronograma. Introdução Modelo Proposto Serviços Oferecidos Comparação com outros Modelos Conclusão

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  1. X: Sistema de Busca e Recomendação de Objetos de Aprendizagem Baseado em Trilhas (System for Search and Recommendation of Learning Objects Based on Trails) Daniel de Souza Martins

  2. Cronograma • Introdução • Modelo Proposto • Serviços Oferecidos • Comparação com outros Modelos • Conclusão • Referências

  3. Introdução O grande número de informações disponíveis na Internet torna difícil a localização de conteúdo adequado ao usuário. A utilização das informações do contexto podem ajudar a entender as necessidades do usuário. O uso de trilhas se mostra como uma evolução a isso, pois permite que além das informações do contexto o histórico do usuário seja utilizado. O presente trabalho propõe um modelo de sistema multiagentes que utiliza as informações do perfil do aluno e das trilhas do aluno para fazer a busca e recomendação de objetos de aprendizagem para o aluno.

  4. Modelo Proposto (Arquitetura Básica)

  5. Modelo Proposto (Arquitetura)

  6. Modelo Proposto (Agentes do Sistema)

  7. Modelo Proposto (Papel das Ontologias)

  8. Modelo Proposto (Serviços do UbiTrail)

  9. Serviços Oferecidos • Busca Federada • Recentes • Favoritos • Mais Vistos • Com estrela • Sugestão

  10. Comparação com outros Modelos

  11. Conclusão • A utilização de informações do usuário é muito importante para garantir que o material oferecido para o usuário esteja de acordo com suas necessidades, características e intenções.

  12. Referências • [1] Bastiaan, M.K.; Shanseldin, Sam e Lalanne, Alyssa. MERLOT Federate Search. • [2] Barbosa JLV, Hahn RM, Rabello SA, Barbosa DNF (2008) LOCAL: Um Modelo para Suporte à Aprendizagem Consciente de Contexto. Communications of the ACM, New York, pp 432–436. • [3] Dey AK, Hightower J, Lara E, Davies N (2010) Location-based services. IEEE Pervasive Computing 9:11–12. • [4] Dey AK, Salber D, Abowd GD (2001) A conceptual framework and a toolkit for supporting the rapid prototyping of context-aware application. Hum Comput Interact 16:97–166. • [5] FIPA. FIPA - Foundation for Intelligent Physical Agents. 2009. <http://www.fipa.org/>. • [6] Gluz, João Carlos e Vicari, Rosa Maria. MILOS: Infraestrutura de Agentes para Suporte a Objetos de Aprendizagem OBAA. • [7] Goldberg, D. et al. (1992). Using collaborative filtering to weave an information • Tapestry. Communications of the ACM, New York, v.35, n.12, p. 61-70, Dezembro. • [8]Gómez-Perez, A.; Fernández-López, M.; Corcho, O. OntologicalEngineering, Madrid: Springer, 2004. • [9]Goñi, Jorge Luis e Milidiú, Ruy Luiz (2002). Agentes de Software para auxiliar ao Profesor na busca de Conteúdos Educacionais no Padrão IMS. PUC-RioInf.MCC13/02, Junho. • [10]Gürer, D. The Use of Distributed Agents in Intelligent Tutoring. Proceedings of 2nd ITS Workshop on Pedagogical Agents, San Antonio, Texas, 1998. p. 20-25. • [11]LIP. Learner Information Package Specification 1.0.1 (2005). <http://www.imsproject.org/profiles/lipv1p0p1/imslip_sumcv1p0p1.html>. • [12]MERLOT: Multimedia Educational Resource for Learning and Online Teaching. < http://taste.merlot.org/>. • [13]MUSA, D.L et al. OntoLearner: Uma Ontologia para Perfis de Alunos Baseada em Padrões. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, Mackenzie, 2007. • [14]PAPI. IEEE 1484.2. Draft standard for learning technology (2001). <http://ltsc.ieee.org/meeting/200112/doc/papi_learner_parts.ppt>. • [15]Reategui, Eliseo B. e Cazella, Sílvio C. Sistemas de Recomendação. V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2005). São Leopoldo, RS, Julho. • [16]Resnick, P. e Varian, H. R. (1997). Recommender Systems. Communications of the • ACM, New York, v.40, n.3, pp. 55-58, Março. • [17]SILVA, Jader; ROSA, João; BARBOSA, Jorge; BARBOSA, Débora & PALAZZO, Luiz (2010).Contextdistribution in trail-awareenvironments. Journal of the Brazilian Computer Society:163-176. • [18]Tsai, KunHua et al (2006). A Learning Objects Recommendation Model based on the Preference and Ontological Approaches. IEEE. • [20]Vaughan-Nichols SJ (2009). Will mobile computing’s future be location, location, and location? Computer 42:14–17. • [21]Viccari, R.; Gluz, J.; Passerino, L. M.; Santos, E.; Primo, T.; Rossi, L.; Bordignon, A.; Behar, P.; Filho, R.; Roesler, V. (2010) The OBAA Proposal for Learning Objects Supported by Agents. Proceedings of MASEIE Workshop – AAMAS 2010. Toronto, Canada, 2010. • [22] Wooldridge, M.. An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons, 2002.

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