Máquina de inferência baseada na teoria bayesiana para identificar os estados de ânimo do aluno em um ambiente virtual de aprendizagem

Autores

  • Magalí T. Longhi Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Patricia A. Behar Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Magda Bercht Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.18048

Palavras-chave:

Modelagem afetiva de aluno, redes bayesianas, ambientes virtuais de aprendizagem

Resumo

Este artigo apresenta a avaliação de um processo de inferência de estados de ânimo (animado, desanimado, satisfeito ou insatisfeito) baseado em redes bayesianas. O principal objetivo da pesquisa é dotar ambientes virtuais de aprendizagem (AVAs) com uma ferramenta apta a reconhecer a motivação do aluno. A máquina de inferência proposta considera os traços de personalidade, os fatores motivacionais obtidos através dos padrões de comportamento e a subjetividade afetiva identificada em textos disponibilizados nas funcionalidades de comunicação dos AVAs.

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Publicado

2010-12-28

Como Citar

LONGHI, M. T.; BEHAR, P. A.; BERCHT, M. Máquina de inferência baseada na teoria bayesiana para identificar os estados de ânimo do aluno em um ambiente virtual de aprendizagem. RENOTE, Porto Alegre, v. 8, n. 3, 2010. DOI: 10.22456/1679-1916.18048. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/18048. Acesso em: 29 set. 2022.