Uma Nova Abordagem para Aplicação de Reforço em Sistemas Automáticos e Adaptativos de Detecção de Estilos de Aprendizagem

Resumo

Técnicas de detecção automática de estilos de aprendizagem vem sido abordadas para melhorar a experiência dos alunos que optam pelo ensino à distância. A importância dessa detecção automática se da pela possibilidade de criar ambientes virtuais de aprendizagem com adaptação automática aos perfis de cada aluno, proporcionando assim melhores experiências e maior eficiência no processo de aprendizado. Para avaliar técnicas de detecção e ajuste de estilo de aprendizagem, este trabalho faz uso de um simulador encontrado na literatura. Neste sistema, são selecionadas combinações de estilo de aprendizagem e, então, esta combinação é avaliada de acordo com o estilo de aprendizagem real do aluno, simulando o seu desempenho. Se este desempenho for insatisfatório aplica-se então um reforço, para que o sistema convirja para o estilo de aprendizagem real. O objetivo deste trabalho consiste em aprimorar a forma como o reforço será aplicado neste simulador. Os resultados encontrados demonstraram que existem diferenças estatisticamente significativas e uma superioridade do algoritmo proposto em relação a abordagem da literatura.