Edukas environment: Towards an integrated dashboard for education management in smart cities

Gaffo, Fernando Henrique; Briganó, Gabriel Ulian; Gomede, Everton; Barros, Rodolfo Miranda de; Mendes, Leonardo de Souza

doi:10.1109/uic-atc.2017.8397535

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“…The Smart City (smart city) is a city concept where the community is able to utilize technological resources efficiently and intensively to increase economic growth and comfort of life [10][9] [11]. One of the services that must be developed in implementing the smart city concept is education services (smart education).Smart education itself is a learning concept that utilizes 21st-century skills, which is student-centred with the support of advanced and integrated I.T.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Factors Affecting the Implementation of Smart Education in Indonesia: A Systematic Review

2021

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The educational progress of an area is determined by the way the government manages its education system. Smart education is a learning concept that utilizes 21st-century skills by following the latest technological innovations. Not all regions are able and ready to implement the concept. This study utilizes the Systematic Review method to identify what factors need to be considered in implementing smart education based on previous studies. The research resulted in five main interrelated aspects of all the factors found in previous studies, namely technological aspects, data aspects, H.R. aspects, organizational aspects, and cost aspects. By paying attention to all the factors from these five aspects, it will increase the level of success of the government in implementing smart education.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Factors Affecting the Implementation of Smart Education in Indonesia: A Systematic Review

2021

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“…Primeiro, do ponto de vista educacional, isto pode representar um avanço na forma como a educação é desempenhada pelos agentes (GOMEDE et al, 2018). Pode trazer, também, resultados importantes em médio e longo prazo para um país (GAFFO et al, 2017). Segundo, este problema permite explorar conceitos de neurociência aplicados a aprendizagem e suportados pela computação (GOMEDE; BARROS; MENDES, 2020).…”

Section: Motivaçãounclassified

“…Adicionalmente, Aprendizado Adaptativo em sistemas de e-learning possibilita benefícios para os demais agentes do ambiente educacional (GOMEDE et al, 2018;GAFFO et al, 2017). Um dos pontos favoráveis é a comunicação entre aluno e professor feita de forma recomendada, o que permite uma ação mais eficiente e eficaz para resolver eventuais questões relevantes.…”

Section: Visão Geralunclassified

“…Neste sentido, tais sistemas exibem características com potencial para alavancar os processos de aprendizado (WILLINGHAM; HUGHES; DOBOLYI, 2015;BERNARD et al, 2017;WILLINGHAM, 2019). No entanto, a utilização dos sistemas de recomendação aos contextos de aprendizagem de forma alguma implica que tais sistemas devam ser adaptados às peculiaridades e requisitos do ambiente educacional (GAFFO et al, 2017;GOMEDE et al, 2018).…”

Section: Visão Geralunclassified

“…Nowadays, the presence of pervasive computing might help the teaching-learning process using huge datasets through user interaction with these new technologies. This research describes the Edukas Environment, a conceptual model that uses educational governance, computational intelligence and strategic planning to assist school and smart city managers transform the teaching-learning process, benefiting the whole educational chain of events (GAFFO et al, 2017). Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/8397535.…”

Section: Apêndices Apêndice a -Trabalhos Publicados Pelo Autormentioning

confidence: 99%

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Arquiteturas de redes neurais artificiais para aprendizado adaptativo em sistemas de e-learning

Gomede¹

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Agradeço aos colegas de pesquisa Gabriel e Fernando pelas viagens e conversas durante o período dos créditos. Agradeço aos amigos que fiz durante o trabalho e, para evitar o risco de esquecer alguém, não vou citar uma lista com o nome de todos. Agradeço ao pessoal da secretaria da FEEC que sempre me ajudou com as questões administrativas. Agradeço também ao pessoal da DAC e CPG pelo suporte para resolver questões relacionadas ao aproveitamento de disciplinas e demais conteúdos. Um agradecimento especial para meu amigo Rogério que sempre me ajudou, desde o começo desta jornada, com a complicada logística envolvendo o trabalho como cientista da computação, professor e consultor com o tempo dedicado a esta pesquisa. Agradeço também aos professores e orientadores Leonardo e Rodolfo pela ajuda, orientação, paciência e, principalmente, pela visão de mundo compartilhada que permitiu com que um aluno pudesse aprender as técnicas de pesquisa em ciência da computação em um sentido mais amplo e profundo. Por fim, agradeço a Unicamp por proporcionar uma educação pública de qualidade. Robinsons, Walt Disney, 2007) Resumo O problema de Aprendizado Adaptativo pode ser descrito como um conjunto de preferências P, do aluno A, que implica na interação com o conjunto de objetos de aprendizagem O, contidos no sistema de e-learning; portanto, P → O. Os dados desta interação permitem gerar modelos que expliquem o comportamento de tal aluno e, adicionalmente, prever seu comportamento. As redes neurais artificiais desempenham um papel importante para a modelagem de soluções, em diferentes tipos de problemas nos mais variados contextos. Para investigar o problema de Aprendizado Adaptativo, duas arquiteturas de redes neurais artificiais foram testadas; uma para classificação baseada na arquitetura Multi Layer Perceptron e outra para recomendação baseada na arquitetura Deep Auto Enconder. Como resultado, obtiveram-se duas estratégias, sendo a primeira relacionada com a classificação de um aluno no modelo de estilos de aprendizagem de Felder-Silverman e a segunda uma lista de objetos de aprendizagem que possam ser recomendados de acordo com as preferências de aprendizagem. Ambas as arquiteturas se mostraram eficazes permitindo que conteúdos e/ou formatos possam ser entregues, nos sistemas adaptativos de e-learning, de maneira adequada às preferências de seus usuários. Dentre as implicações práticas, pode-se destacar a possibilidade de melhora na experiência de aprendizagem do aluno devido à adaptação de conteúdos e/ou formatos. "Keep moving forward." (Meeting the

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Improving Educational Standards Using Visualization Dashboards for Decision Making

Colyar,

Michael,

Maciejewski

et al. 2022

2022 IEEE International Symposium on Technology and Society (ISTAS)

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Edukas environment: Towards an integrated dashboard for education management in smart cities

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