GENERALIZADOR NEURAL E PERSONALIZAÇÃO DE CONTEÚDO DIDÁTICO MULTINÍVEL

Autores

  • Francisco Ramos de Melo Universidade Estadual de Goiás - CCET - Sistemas de Informação, Anápolis - GO.
  • Noeli Antonia Pimentel Vaz Universidade Estadual de Goiás - CCET - Sistemas de Informação, Anápolis - GO.

Palavras-chave:

Personalização didática, Conteúdo Didático Multinível, Sistemas tutores Inteligentes, Computadores na Educação, Redes Neurais Artificiais.

Resumo

O artigo apresenta um modelo que possibilita o emprego de sistemas computacionais para realizar a automação da apresentação de conteúdos didáticos personalizados. Uma rede neural artificial classifica o perfil do estudante e associa a um padrão proximal de aprendizagem que será o elemento base para a personalização. O emprego de conteúdos didáticos multiníveis oferece possibilidade de combinações para permitir diferentes formas de apresentação do mesmo conteúdo. Um experimento foi organizado para obter dados que comprovaram a eficiência do sistema apresentado.

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Publicado

2017-06-30

Edição

v. 1 (2016): Sistemas de Informação, Ambiente e Sociedade

Seção

Artigo Completo