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TítuloIntegração de mecanismos de raciocínio adaptativo em sistemas de avaliação
Outro(s) título(s)Integration of adaptive reasoning mechanisms in assessment systems
Autor(es)Leite, Jaime Ricardo Faria
Orientador(es)Belo, Orlando
Palavras-chaveSistemas de eLearning
Sistemas de avaliação
Raciocínio baseado em casos
Raciocínio baseado em regras
Motor de raciocínio
eLearning Systems
Evaluation systems
Case-based reasoning
Rule-based reasoning
Reasoning engine
Data21-Mar-2022
Resumo(s)Um sistema de raciocínio pode ser caracterizado como um agregado de componentes de software que realizam em conjunto processos de tomada de decisão complexos. Este tipo de sistema está bastante ligado a uma das áreas de trabalho mais mediáticas atualmente, a Inteligência Artificial. Algumas iniciativas de desenvolvimento dentro desta área tendem a incorporar este tipo de ferramenta em sistemas de avaliação, mais concretamente em tutores inteligentes, com o intuito de ajudar os estudantes no seu processo de aprendizagem. Nesta dissertação apresenta-se a conceção e a implementação de um conjunto de mecanismos de raciocínio baseado em casos e baseado em regras. Estes dois tipos de mecanismos foram idealizados para integrar o atual módulo de avaliação do sistema Leonardo, uma plataforma que complementa o estudo presencial dos alunos da Universidade do Minho. Os novos mecanismos, em particular os de raciocínio baseados em casos, complementam o processo de avaliação do sistema Leonardo aumentando as suas capacidades de raciocínio aquando da realização dos processos de avaliação estendendo as sessões de Quizz. Quanto aos mecanismos baseados em regras, estes representam uma importante camada entre o módulo de avaliação e a interface do tutor do sistema, visto que não permite apresentar questões de escolha múltipla na interface que não estejam de acordo com critérios estabelecidos por peritos. Nesta dissertação veremos como tais mecanismos foram fundamentados, desenvolvidos e integrados no sistema Leonardo.
A reasoning system can be characterized as an aggregate of software components that jointly perform com plex decision-making processes. This type of elements is closely linked to one of the most popular areas today, Artificial Intelligence. Some development initiatives within this area tend to incorporate this type of tool into evalu ation systems, specifically in intelligent tutors, in order to help students in their learning process. This dissertation presents the design and implementation of a set of case-based and rule-based reasoning mechanisms. This two types of mechanisms were design in order to integrate the current evaluation module of the Leonardo system, a platform that complements the in person study of students of University of Minho. New mechanisms, in particular case-based reasoning, complements the evaluation process of the Leonardo system increasing their reasoning skills when carring out evaluation processes by extend the quizz sessions. As for rule-based mechanisms, these represent an important layer between the evaluation module and the system tutor interface, as it does not allow to present multiple choice questions in the interface that are not in accordance with criteria established by ex perts. In this dissertation we will see how such mechanisms were substantiated, developed and integrated in the Leonardo system.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado integrado em Informatics Engineering
URIhttps://hdl.handle.net/1822/86732
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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Jaime Ricardo Faria Leite.pdfDissertação de Mestrado1,44 MBAdobe PDFVer/Abrir

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