Identificação do Estilo de Aprendizagem utilizando o Modelo LV como auxílio para personalização de Sistemas Tutores Inteligentes

Abstract

A identificação de Estilos de Aprendizagem (EA) busca fornecer auxílio em sistemas adaptativos baseados nas preferências de cada estudante, assim como pode contribuir em sistemas de recomendação. Esta pesquisa propõe classificar perfis de aprendizagem a partir dos registros das atividades dos estudantes, gerados pelo Modelo Learning Vectors (LV), dentro de um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). O modelo de Felder e Silverman foi utilizado como base e diferentes técnicas de aprendizado de máquina foram implementadas e comparadas para realizar esta classificação. Como resultado, obteve-se uma taxa de acurácia máxima de 72,50% com o algoritmo KNN usando os atributos do LV e 69,99% com o SVM usando atributos escolhidos com base na literatura.