Uso de sistemas tutores inteligentes na compreensão de leitura

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dc.contributor.advisor1BRITO, Leonardo da Cunha
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6660680440182900por
dc.creatorBORGES, Fabrícia Neres
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4579553429434343por
dc.date.accessioned2014-07-29T15:08:22Z
dc.date.available2010-03-25
dc.date.issued2009-11-28
dc.description.abstractBrazilian students have achieved poor results in the National Student Performance Exam (ENADE) in 2006. ENADE has shown reading is badly cultivated among undergraduates. The low interest on reading is justified by the fact that most of students have jobs and are enrolled in evening courses, without enough time to studies. The current research proposes the use of intelligent tutoring systems to improve student reading comprehension. The main goal is to develop the technique of underlining among undergraduates to assist in the analysis of academic texts. Two groups of students, A and B, participated in data collection. The difference between the groups is the amount of exercises performed in each group. Students of Group A have received 20 exercises with four levels of difficulty. In Group B, an Artificial Neural Network, Multilayer Perceptron (MLP), decides the amount of exercises that the student must perform at each level of difficulty by controlling what is the next exercise after each exercise is finished. The approach used in Group B adapts to the characteristics of knowledge retention of each student. Therefore, the tutoring system adapts the degree of exercise difficulty to the student. Statistical data analysis has indicated significant differences between groups A and B.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2014-07-29T15:08:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fabricia p 1.pdf: 6603333 bytes, checksum: 71692ee42eb5f5439767ffb1f02551bd (MD5) Previous issue date: 2009-11-28eng
dc.description.resumoOs estudantes universitários brasileiros apresentaram baixos índices de leitura no Exame Nacional de Desempenho (ENADE) em 2006. O ENADE mostrou que o hábito de ler é pouco cultivado entre os universitários. O pouco interesse pela leitura é justificado pelo fato de que maioria dos estudantes são trabalhadores matriculados em cursos noturnos, com pouco tempo para se dedicar aos estudos. Esta pesquisa propõe o uso de sistemas tutores inteligentes para auxiliar universitários na compreensão de leitura. O objetivo do sistema tutor proposto é desenvolver a técnica de sublinhamento dos universitários para auxiliar na análise de textos acadêmicos. Dois grupos de estudantes, A e B, participaram da coleta de dados. A diferença entre os grupos reside na quantidade de exercícios realizados em cada grupo. O grupo A realizou 20 exercícios com quatro níveis de dificuldade. No grupo B a Rede Neural Artificial Multilayer Perceptron (MLP) decide a quantidade de exercícios que o estudante deve realizar em cada nível de dificuldade. A abordagem utilizada no grupo B adapta-se às características de retenção de conhecimento de cada estudante. Com isso, o sistema tutor se adapta ao grau de dificuldade ou facilidade do estudante. Por meio de estudo comparativo, a análise estatística dos dados indicou diferenças significativas entre os grupos A e B.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationBORGES, Fabrícia Neres. Intelligent tutoring systems in reading comprehension. 2009. 93 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2009.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/991
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programMestrado em Engenharia Elétrica e de Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSistemas Tutores Inteligentespor
dc.subjectLeiturapor
dc.subjectRedes Neurais Artificiaispor
dc.subjectSublinhamentopor
dc.subjectIntelligent Tutoring Systemseng
dc.subjectReadingeng
dc.subjectArtificial Neural Networkeng
dc.subjectUnderliningeng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/TEDE/retrieve/3510/fabricia%20p%201.pdf.jpg*
dc.titleUso de sistemas tutores inteligentes na compreensão de leiturapor
dc.title.alternativeIntelligent tutoring systems in reading comprehensioneng
dc.typeDissertaçãopor

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