Multiagent Based Recommendation System Model for Indexing and Retrieving Learning Objects

Campos, Ronaldo Lima Rocha; Comarella, Rafaela Lunardi; Silveira, Rosemary Silva da

doi:10.1007/978-3-642-38061-7_31

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“…Como trabalhos futuros, pode-se: integrar o modelo a um sistema de recomendação para indexação e recuperação de OA, como o descrito em Campos et al (2013), ampliando a lista de OA relativos ao tema definido pelo professor; incluir mecanismos de suporte a ontologias no ambiente ILOMAS, para enriquecer o processo de seleção de novos OA [Allison et al 2012]; permitir a comunicação do ILOMAS com outros repositórios de OA e outras plataformas de agentes, facilitando a interoperabilidade entre ambientes educacionais distintos [Santos et al 2006]; promover a compatibilidade do sistema com outros padrões de metadados de OA, tais como Dublin Core e OBAA [Vicari et al 2010]; bem como elaborar novos cenários de avaliação para o modelo.…”

Section: Considerações Finaisunclassified

Seleção Dinâmica de Objetos de Aprendizagem Baseados no Padrão SCORM no Ambiente Moodle

Amorim

Silveira

2015

Anais Do XXVI Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2015)

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This paper presents a model to select Learning Objects (LO) in elearning courses, based on Multiagent paradigm, aiming to facilitate the use of LO in an adaptive way in virtual environments. The proposed framework extends the Intelligent Learning Objects approach through the use of a BDI agent architecture, allowing the communication with the instructional resources that constitute the LO according to the SCORM standard. The agents' reasoning process uses the elements obtained during the interaction between the student and the object, enabling to build enhanced dynamic learning experiences. The LMS Moodle was used to validate this proposed model. Resumo. Este artigo descreve um modelo para seleção de Objetos de Aprendizagem (OA) em cursos a distância, baseado no paradigma de Sistemas Multiagentes, com o intuito de facilitar o uso de OA de forma adaptativa em ambientes virtuais. O framework proposto estende o conceito de Objetos Inteligentes de Aprendizagem, através da utilização de uma arquitetura de agentes BDI, permitindo a comunicação com os recursos instrucionais que constituem o OA de acordo com o padrão SCORM. Os elementos obtidos durante a interação do aluno com o objeto são usados no processo de raciocínio dos agentes, possibilitando o desenvolvimento de experiências de aprendizagem dinâmicas aprimoradas. O LMS Moodle foi usado para validar o modelo proposto. IntroduçãoO Ensino a Distância (EaD) vem contribuindo para a universalização do acesso à educação no Brasil e no mundo [Detoni et al. 2014], sobretudo com a recente evolução da Internet [Pereira et al. 2014]. Diversas instituições já adotaram o e-learning, e novas formas de ensino on-line são cada vez mais presentes, tais como, os cursos massivos (MOOCs) e os ambientes 3D [Allison et al. 2012]. Assim, percebe-se um aumento da demanda por conteúdo EaD de qualidade. O uso de diferentes ferramentas computacionais nesta modalidade educacional resulta em melhores experiências de aprendizagem.Sistemas computacionais de apoio ao ensino devem contribuir para a melhoria de qualidade no processo educativo. Adaptatividade e reuso são importantes aspectos que cooperam para isso. A adaptatividade refere-se à capacidade do ambiente moldar-se às diferentes necessidades e aos estilos de aprendizagem dos alunos. Um sistema adaptável potencializa a compreensão dos conteúdos por parte do aluno, de forma personalizável, levando em conta suas preferências e nível de conhecimento [Mahkameh and Bahreininejad 2011]. O reuso, por sua vez, é um atributo que pode evitar a necessidade

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Section: Considerações Finaisunclassified

Seleção Dinâmica de Objetos de Aprendizagem Baseados no Padrão SCORM no Ambiente Moodle

Amorim

Silveira

2015

Anais Do XXVI Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2015)

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“…present a multiagent model to search heterogeneous repositories with semantic features and information users. Besides, a LO classifier is presented which shows user information, statistics and evaluations of objects [20]. In the work of Li et.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Integral Multi-agent Model Recommendation of Learning Objects, for Students and Teachers

Rodríguez

Duque

Rodrı́guez

2013

Advances in Intelligent Systems and Computing

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Currently, there has been progress in building models for search and retrieval of learning objects (LO) stored in heterogeneous repositories. Likewise, research has increased the recycling of educational materials. This paper proposes the integration of two multi-agent models focused on delivering, specific LO adapted to a student's profile; and delivering LO to teachers in order to assist them in creating courses. The objective is to have an integral multi-agent model that meets the needs of students and teachers, and in this way improve the teaching learning process.

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Dynamic e-Learning Content Selection with BDI Agents

Amorim¹,

Gelaim²,

Silveira³

2015

Highlights of Practical Applications of Agents, Multi-Agent Systems, and Sustainability - The PAAMS Collection

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Multiagent Based Recommendation System Model for Indexing and Retrieving Learning Objects

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Seleção Dinâmica de Objetos de Aprendizagem Baseados no Padrão SCORM no Ambiente Moodle

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