Mapeamento de soluções tecnológicas em sistemas de recomendação educacionais em âmbito brasileiro
dc.contributor.author | Campos, Aline de | pt_BR |
dc.contributor.author | Hollerweger, Leonéia | pt_BR |
dc.contributor.author | Santos, Gabriela | pt_BR |
dc.contributor.author | Farias, Adriano Fiad | pt_BR |
dc.contributor.author | Behar, Patrícia Alejandra | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-03-27T02:31:33Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 1516-084X | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/173928 | pt_BR |
dc.description.abstract | Sistemas de recomendação são facilitadores na seleção de informações relevantes e têm sido amplamente adotados em processos de ensino-aprendizagem. Com o mapeamento de 20 projetos aplicados ao campo educacional, são apresentadas análises quantitativas usando mineração de textos e qualitativas por classificação seguindo critérios previamente definidos. Os resultados demonstram aplicações em situações de aprendizagem como recomendação de recursos digitais, relacionadas ao estilo de aprendizagem e baseadas em capacidade e desempenho. Alguns projetos integrados a plataformas específicas usam dados de acesso a ferramentas sinalizando sugestões didáticas. A maioria dos estudos trata do apoio à Educação a Distância e são destinados ao Ensino Superior. As técnicas de recomendação mais utilizadas são a filtragem colaborativa, de conteúdo e híbrida. Este estudo contribuiu para a sistematização de recursos tecnológicos voltados à educação possibilitando a experimentação de outras formas de vivenciar o processo de ensino-aprendizagem por docentes e discentes. | pt_BR |
dc.description.abstract | Recommender Systems are facilitators in the selection of relevant data and has been widely adopted in teaching-learning processes. By the mapping of 20 projects applied from educational field, quantitative analysis are presented using text mining and qualitative analysis using classification according to previously defined criteria. The results demonstrate applications in learning situations as the recommendation of digital resources, related to learning styles and based on ability and performance. Some projects are integrated with specific platforms using access data signaling didactic suggestions. Most of the studies support Distance Education and Higher Education. The most commonly used recommendation techniques are collaborative, content and hybrid filtering. This study contributed for the systematization of educational technology resources, allowing another ways of experiencing teaching-learning by teachers and students. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Informática na educação : teoria & prática. Porto Alegre. Vol. 20, n.3 (set./dez. 2017), p. 78-93 | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Recommender systems | en |
dc.subject | Tecnologia educacional | pt_BR |
dc.subject | Informática na educação | pt_BR |
dc.subject | Education | en |
dc.subject | Learning | en |
dc.subject | Teaching | en |
dc.title | Mapeamento de soluções tecnológicas em sistemas de recomendação educacionais em âmbito brasileiro | pt_BR |
dc.type | Artigo de periódico | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001061764 | pt_BR |
dc.type.origin | Nacional | pt_BR |
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