PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (PPGI)
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
- Telefone/Ramal
-
Não informado
Notícias
Banca de QUALIFICAÇÃO: IGOR NÓBREGA DOS SANTOS
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IGOR NÓBREGA DOS SANTOS
DATA: 29/07/2019
HORA: 00:00
LOCAL: VISIO
TÍTULO: Proposta de um recomendador de disciplinas a serem cursadas personalizado baseado em filtragem colaborativa.
PALAVRAS-CHAVES: Sistemas de Recomendação, Sistemas de E-learning, Filtragem Colaborativa, Previsão de Notas, Fluxograma
PÁGINAS: null
RESUMO: Os fluxogramas são construídos com base no Núcleo Docente Estruturante (NDE) que é responsável pela concepção do projeto pedagógico, esses fluxogramas podem variar dependendo da aprovação ou reprovação do próprio NDE que utiliza critérios como: a quantidade mínima de créditos que precisa ser respeitada, o tempo necessário para concluir o curso entre outros fatores. A etapa de construção do fluxograma é de fundamental importância pois fluxogramas mal construídos podem colocar disciplinas desnecessárias, consequentemente, aumentar o tempo de conclusão do curso e trazer prejuízos financeiros para as universidades. Dada a difícil tarefa de alunos escolherem um conjunto de disciplinas em um período, uma vez que eles não sabem, a priori, as dificuldades que enfrentarão em cada uma delas, surge a necessidade do desenvolvimento de sistemas de recomendações de fluxograma personalizados. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um recomendador de fluxograma personalizado baseado em um algoritmo de recomendação pela técnica de filtragem colaborativa com utilização de visualização gráfica do fluxograma. Serão utilizadas cores (vermelho, amarelo e verde) que alertarão o estudante sobre o nível de dificuldade de cada disciplina. Dessa forma, pode-se fazer uma associação entre as previsões de notas e os níveis de dificuldades para cada uma delas. Foram utilizados os parâmetros: Raiz do Erro Quadrático Médio (Root Mean Square Error, RMSE), Erro Médio Absoluto ( Mean Absolute Error, MAE) e a análise da matriz de confusão para testar a eficiência do recomendador. O recomendador de fluxograma foi testado com um aluno do curso de Ciências da Computação da Universidade Federal da Paraíba, realizando recomendações para todos os períodos do curso, resultando em uma previsão com RMSE variando de 0 a 1,4 e o MAE variando de 0 a 1,14. Como possíveis resultados da presente proposta espera-se a diminuição do risco de reprovação nas disciplinas uma vez que o aluno terá, de forma antecipada, informações do fluxograma com visualização fácil e intuitiva sobre as dificuldades das disciplinas através de um fluxograma colorido, podendo assim, planejar melhor a sua dedicação a cada uma delas. A proposta será validada com os demais alunos da referida base de dados.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo ao Programa - 1095991 - DANIELLE ROUSY DIAS DA SILVA
Externo ao Programa - 1971919 - EUDISLEY GOMES DOS ANJOS