Estudante William Mehler
Professores possuem a tarefa de construir objetos de aprendizagem para seus estudantes para serem disponibilizados em ambientes on-line. Entretanto, não é uma tarefa fácil, visto que precisam buscar os materiais em diversos formatos para atender aos diferentes estilos de aprendizagem. Nesse contexto, o estudante do curso de Ciência da Computação, William Mehler, sob orientação dos professores Brunno José Fagundes e Rejane Frozza, desenvolveu um módulo de recomendação de conteúdo baseado em estilos de aprendizagem, a fim de auxiliar os professores na busca e organização dos conteúdos em um Ambiente Virtual de Aprendizagem Personalizado.
A estratégia utilizada para a recomendação é baseada na busca de objetos de aprendizagem por avaliações colaborativas, em conjunto com a técnica de clusterização, agrupando os objetos de acordo com o estilo de aprendizagem do estudante. Os resultados obtidos foram a recomendação de objetos de aprendizagem com relação aos estilos de aprendizagem identificados e com as melhores avaliações dos usuários. A abordagem busca melhorar o engajamento e tornar o processo de formação do conhecimento dos usuários mais interessante, através da apresentação de conteúdos voltados às suas preferências.
De acordo com o acadêmico William Mehler, o módulo de recomendação torna mais eficiente o trabalho dos professores ao escolher os conteúdos para compor suas aulas em um ambiente virtual de aprendizagem personalizado. Mediante uma base de dados com objetos de aprendizagem já pré-avaliados por professores, esses objetos são ranqueados e classificados, a fim de recomendar os que são mais adequados às necessidades dos professores. “Outro aspecto importante é que a integração do módulo de recomendação com o ambiente virtual de aprendizagem personalizado é automática, uma vez que os objetos de aprendizagem são padronizados”, ressaltou.
