Inferência dos estados de ânimo do aluno em um ambiente virtual de aprendizagem baseada em redes bayesianas

Abstract

Este artigo apresenta um mecanismo de inferência de estados de ânimo, tendo em vista dotar ambientes virtuais de aprendizagem (AVA) com uma ferramenta apta a reconhecer a motivação do aluno. O modelo de inferência tem como parâmetros os traços de personalidade obtidos através do Inventário Fatorial de Personalidade (IFP); os fatores motivacionais reconhecidos através dos padrões de comportamento; e a subjetividade afetiva identificada em textos disponibilizados nas funcionalidades de comunicação do AVA. Na máquina de inferência, tais variáveis são tratadas sob raciocínio probabilístico, mais precisamente por redes bayesianas.

This paper presents an inference engine of moods to provide virtual learning environments (VLE) with a framework able to recognize the student's motivation. The inference model considers the personality traits obtained from Inventário Fatorial de Personalidade (IFP), a Brazilian personality test; motivational factors obtained through the behavioral patterns; and text subjectivity available in the communication tools of the VLE. The inference engine uses Bayesian networks to process such variables in a probabilistic reasoning. Keywords: Affective Modeling. Bayesian Networks. Virtual Learning Environments.