Recomendação Pedagógica Personalizada a partir do Sequenciamento de Ações Baseadas na Taxonomia de Bloom e no Perfil RASI usando Planejamento em Inteligência Artificial

Abstract

O sequenciamento e a recomendação de ações pedagógicas personalizadas em ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs) são aspectos relevantes na tentativa de promover e tornar efetivo o ensino mediado por computador. Este trabalho propõe um algoritmo genético multiobjetivo para sequenciar ações pedagógicas baseadas na Taxonomia de Bloom e recomendar atividades digitais. Tal sequenciamento é personalizado segundo o perfil do estudante dado pelo Revised Approaches to Studying Inventory (RASI). Experimentos e análise estatística apresentaram resultados promissores e apontaram para a viabilidade da proposta com potencial para compor AVAs.