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    Classificação automática de erros de aprendizes humanos do processo de indução analítica

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    dissertacao.pdf (507.8Kb)
    Date
    2011-12-09
    Author
    Bazzo, Gustavo Cesar
    Metadata
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    Subject
    Teses
    Matemática - Estudo e ensino
    Matematica - Processamento de dados
    Ensino auxiliado por computador
    xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
    Dissertação
    Abstract
    Resumo: O problema da classificação automática de erros humanos no processo de indução analítica é exposto de maneira crítica em relação ao contexto da aprendizagem formal da matemática. As principais limitações de outras pesquisas existentes são apontadas em relação á concepção de modelos dinâmicos de aprendizes em sistemas tutores inteligentes. Os aspectos metodológicos de uma solução factível para o problema proposto são identificadas com base em métricas genéricas que se aplicam ás diferenças entre expressões matemáticas erradas e corretas. Uma implementação do modelo estudado é feita com base em dados experimentais coletados de aprendizes reais e submetidos á análise de especialistas no ensino de indução analítica. Os principais resultados apontam para índices de 87% de acerto na classificação automática. Metas futuras de pesquisa são delineadas no sentido de monitorar a evolução do desempenho acadêmico dos aprendizes por longos períodos.
    URI
    http://hdl.handle.net/1884/26346
    Collections
    • Dissertações [478]

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