Analisando Diálogos para Classificação de Padrões Utilizando Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão

Resumo

Resumo: A maioria dos sistemas de educação a distância apenas oferecem informações e repassam conhecimento aos alunos. Eles não fornecem mecanismos de monitoramento para que os usuários se interessem em utilizá-los. Foi criada, então, uma ferramenta que monitora o diálogo dos usuários, analisando as características particulares das suas participações, e classifica-o do ponto de vista de aprendizagem. Para classificação, foi utilizada uma arquitetura complementar de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão. Os resultados práticos alcançados mostraram ser possível identificar os assuntos que despertam maior interesse dos alunos e os que causam mais dúvidas, ajudando a melhorar o processo de ensino/aprendizagem.

Abstract: Most distance educational systems only supply students with information and knowledge. They do not provide monitoring ways to make users interested in using them. So, It was developed a tool that monitors users dialogues, analyzing particular features of each person, and then classify the dialogue according to Its learning degree. As classifiers, It was used a complementary architecture of Artificial Neural Networks and Decision Trees. Practical results showed a true possibility of identifying the most interesting subjects for student and those harder to be understood. This helps the teaching/learning process.