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dc.contributor.authorBazzo, Gustavo Cesarpt_BR
dc.contributor.otherDirene, Alexandre Ibrahimpt_BR
dc.contributor.otherOliveira, Luiz Eduardo Soares de, 1971-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2011-12-09T08:36:30Z
dc.date.available2011-12-09T08:36:30Z
dc.date.issued2011-12-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/26346
dc.description.abstractResumo: 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.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.subjectMatemática - Estudo e ensinopt_BR
dc.subjectMatematica - Processamento de dadospt_BR
dc.subjectEnsino auxiliado por computadorpt_BR
dc.titleClassificação automática de erros de aprendizes humanos do processo de indução analíticapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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