Dica

Muitos materiais educacionais estão disponíveis na Internet, sem contar os sites que tem como propósito específico ser um repositório destes recursos, mas mesmo assim encontrar materiais que contribuam com o aprendizado é um processo trabalhoso e muitas vezes cansativo. O DICA - sistema de recomendação de objetos de aprendizagem - que utiliza as informações do Banco Internacional de Objetos Educacionais (BIOE) para recomendar objetos de aprendizagem de acordo com as semelhanças existentes entre eles através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial, é uma opção para facilitar no processo de escolha dos materiais.

Ao abrir o sistema é realizada uma recomendação simples, pela qual são listados todos os OA com maior taxa de visualização (conforme visto na figura abaixo). Existe um campo para seleção do tema que se deseja consultar. A partir daí, são listados os OA referentes àquele tema. Em caso de temas que possuam poucos OA, é feita uma busca na base de dados, analisando a distância entre os temas e são trazidos os objetos dos temas mais próximos, completando assim a lista de objetos recomendados.

A recomendação propriamente dita se dá ao clicar em um objeto de aprendizagem. Uma nova página é aberta, na qual são apresentados nome, descrição, observação e endereço e uma lista de recomendação, recomendados através da técnica de vizinho mais próximo.

Para a realização da técnica de vizinho mais próximo foi utilizada uma pequena modificação no algoritmo TF-IDF. Esta é uma técnica a qual possui duas medidas. A primeira é a frequência do termo (Term Frequency - tf) que contém a quantidade de vezes que um determinado termo wi ocorre em um documento d. A segunda é a frequência inversa do documento (Inverse Document Frequency - idf), a qual define a relevância de um termo em um conjunto de documentos. Quanto maior for o valor desse índice, mais importante o termo é para o documento em que ele ocorre.

No sistema é feita uma comparação entre todos os termos do objetivo mais a descrição do OA que está sendo consultado com os 20 mais próximos a ele, selecionados através do algoritmo de distância entre os temas, apresentado anteriormente. Através deste cálculo são apresentados os vizinhos mais próximos, que são aqueles que possuem maior quantidade de termos em comum.

 

 

 

Tutorial do DICA.

Clique aqui e veja o DICA.

 

Pesquisadores envolvidos:
Felipe J. R. VieiraMaria Agusta
Maria Agusta S. N. Nunes (Orientadora)

 

Referências

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