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https://hdl.handle.net/1822/79991
Título: | Mecanismos de raciocínio para sistemas de avaliação de conhecimento |
Autor(es): | Coelho, João da Cunha |
Orientador(es): | Belo, Orlando |
Palavras-chave: | Sistemas de avaliação de conhecimento Motor de inferência Tutor artificial Processo de avaliação Mecanismo de raciocínio Regra de produção Base de conhecimento Knowledge evaluation systems Inference engine Artificial tutor Assessment process Reasoning mechanism Production rule Knowledge base |
Data: | 23-Dez-2019 |
Resumo(s): | Sendo certo que o recurso à tecnologia no ensino é cada vez mais notório, a utilização de sistemas
informáticos de tutoria continua aquém do seu potencial, ainda que seja um tema abordado há já
algumas décadas. Assim, surgiu a iniciativa Leonardo e o respetivo desenvolvimento de uma
ferramenta computacional para sistemas de avaliação de conhecimento, com vista a ser aplicada,
pelo menos, no suporte de processos de avaliação de alunos, na Universidade do Minho. De entre
os módulos que caracterizam estes agentes de software, no contexto desta dissertação, destacam se a base de conhecimento, o mecanismo de raciocínio e o modelo do estudante. Dado que o
esforço maior recai em habilitar os tutores artificiais à adaptação, em tempo real, da avaliação ao
nível de conhecimento atual dos alunos, surge a necessidade de desenvolvimento de um
mecanismo de raciocínio, que seja capaz de determinar, criteriosamente, o que deve ser
apresentado de seguida num dado momento avaliativo. O trabalho desta dissertação focou-se na
conceção e implementação de um sistema de avaliação baseado em conhecimento para o sistema
Leonardo, com a capacidade de ajustar de forma dinâmica, à medida da perícia e conhecimento
dos estudantes alvos do processo de avaliação, o seu comportamento, acompanhando de perto a
evolução do processo de aprendizagem dos estudantes. Essencialmente, neste trabalho
implementou-se a “máquina” de raciocínio para o sistema Leonardo poder sustentar de forma
efetiva a avaliação de estudantes ao longo do tempo, numa ou mais áreas do conhecimento. Despite the fact that the use of technology in education is progressively more noticeable, the use of computer tutoring systems stays below its potential, even though this is a subject that has been addressed for decades. Thus emerged the Leonardo initiative and the respective development of a computational tool for knowledge evaluation systems, aiming to be applied, at least, to support students’ assessment processes at the University of Minho. Among the models that usually constitute these software agents, in the context of this dissertation, we focus the knowledge base, the reasoning mechanism and the student model. As the major effort is to enable artificial tutors to adapt, in real time, the assessment to the students’ current level of knowledge, the need arises for the development of a reasoning mechanism capable of carefully decide what should be presented next at a certain evaluation moment. The work of this dissertation focused on the conception and implementation of a knowledge-based assessment system for the Leonardo system, capable of dynamically adjusting its behavior, according to the expertise and knowledge of the target students of the assessment process, keeping track of the students’ learning process. Mainly, in this work the reasoning “machine” was implemented for the Leonardo system to effectively support student assessment over time in one or more areas of knowledge. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Engenharia Informática |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/79991 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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