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Tipo do documento: Tese
Título: Uma metodologia baseada em estilos de aprendizagem para recomendação e adaptação de recursos educacionais
Título(s) alternativo(s): A methodology based on learning styles for recommending and adapting educational resources
Autor: TEIXEIRA, Alana de Araujo Oliveira Meireles 
Primeiro orientador: SOARES NETO, Carlos de Salles
Primeiro coorientador: HADDAD, Ana Estela
Primeiro membro da banca: SOARES NETO, Carlos de Salles
Segundo membro da banca: HADDAD, Ana Estela
Terceiro membro da banca: BARBOSA, Ellen Francine
Quarto membro da banca: SANTOS, Alberto Saibel
Quinto membro da banca: SANTOS, Davi Viana dos
Resumo: A evolução da educação no contexto digital trouxe consigo desafios e oportunidades inéditas. No centro desses desafios está a necessidade de reconhecer e atender as individualidades dos aprendizes em ambientes que muitas vezes são vastos e heterogêneos. Este trabalho se concentra em entender e explorar a relevância dos estilos de aprendizagem em ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs). Em uma abordagem tríplice, este trabalho aborda: (i) a recomendação de conteúdo personalizado baseada em estilos de aprendizagem – visando otimizar a experiência educacional tanto para educadores quanto para alunos; (ii) a adaptação da interface de Ambientes Virtuais de Aprendizagem – propondo alterações que personalizam a experiência de aprendizado com base nos estilos individuais de aprendizagem do aluno; (iii) a investigação empírica da influência dos estilos de aprendizagem no desempenho acadêmico. Um estudo de caso em um curso autoinstrucional de Odontologia revelou que o desempenho dos alunos estava significativamente correlacionado com a compatibilidade entre seus estilos de aprendizagem e o design pedagógico do curso. Estas descobertas reforçam a ideia de que, para maximizar a autonomia e eficácia da aprendizagem online, é essencial considerar os estilos de aprendizagem individuais dos alunos. Ao fazer isso, podemos avançar em direção a um paradigma educacional que não apenas reconhece a diversidade dos aprendizes, mas também se adapta a ela.
Abstract: The evolution of education in the digital context has brought with it unprecedented challenges and opportunities. At the heart of these challenges is the need to recognize and address the individualities of learners in environments that are often vast and heterogeneous. This work focuses on understanding and exploring the relevance of learning styles in learning management systems (LMSs). Using a threefold approach, this study addresses: (i) The recommendation of personalized content based on learning styles, aiming to optimize the educational experience for both educators and students. (ii) The adaptation of the LMS interface, proposing changes that customize the learning experience based on the individual learning styles of the student. (iii) The empirical investigation of the influence of learning styles on academic performance. A case study in a self-instructional Dentistry course revealed that student performance was significantly correlated with the compatibility between their learning styles and the course design. These findings reinforce the idea that, to maximize the autonomy and efficacy of online learning, it is essential to consider the individual learning styles of students. By doing so, we can move towards an educational paradigm that not only recognizes the diversity of learners but also adapts to it.
Palavras-chave: estilos de aprendizagem;
recomendação de conteúdo;
adaptação de interface;
educação a distância;
educação adaptativa;
learning styles;
content recommendation;
interface adaptation;
distance education;
adaptive education.
Área(s) do CNPq: Ciência da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET
Citação: TEIXEIRA, Alana de Araujo Oliveira Meireles. Uma metodologia baseada em estilos de aprendizagem para recomendação e adaptação de recursos educacionais. 2023. 105 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/5149
Data de defesa: 17-Nov-2023
Aparece nas coleções:TESES DE DOUTORADO - PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (ASSOCIAÇÃO UFMA/UFPI)

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