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dc.contributor.authorKrynski, Eleandro Maschiopt_BR
dc.contributor.otherDirene, Alexandre Ibrahimpt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciencias Exatas. Programa de Pós-Graduaçao em Informáticapt_BR
dc.date.accessioned2013-12-18T12:51:34Z
dc.date.available2013-12-18T12:51:34Z
dc.date.issued2013pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/33957
dc.description.abstractResumo: A presente tese concentra-se em descrever como o conhecimento de alto-nível sobre aspectos de experiência humana pode ser modelado, representado e, então, interpretado a fim de suportar interações de ensino e aprendizagem. A maioria das pesquisas anteriores na tutoria de Programação de Computadores tendia a se concentrar em princípios teóricos sobre a aquisição de experiência. Houve poucas implementações, ainda relacionadas a domínios específicos. Entretanto, o problema de prover uma epistemologia para a descrição de conhecimento sobre enunciados e estágios de conhecimento de aprendizes foi negligenciado. Esta pesquisa trata esse problema por meio de (1) um método baseado em grafos genéticos para gerenciar a complexidade na autoria de enunciados didáticos e (2) um processo geral para a modelagem dinâmica do conhecimento de aprendizes através da sobreposição das capacidades do domínio previamente descritas. O modelo e o método são ambos suportados por protótipos de ferramenta que foram implementados e integram o ambiente MÚLTIPLA. A avaliação do método e das ferramentas propostos foi realizada por estudos empíricos focados na generalidade dos grafos genéticos como linguagem de autoria com o objetivo de prover um arcabouço unificado para o desenvolvimento de perícias.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.titleModelagem do processo de aquisição de conhecimento apoiado por ambientes inteligentespt_BR
dc.typeTesept_BR


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