00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/6962
Tipo: Dissertação
Título: Um modelo computacional para a classificação automática do tipo de personalidade de estudantes do ensino a distância
Título(s) alternativo(s): A computational model for the automatic classification of personality type distance learning students
Autor(es): Batinga, David Medeiros
Primeiro Orientador: Paiva, Ranilson Oscar Araújo
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Coelho, Jorge Artur Peçanha de Miranda
metadata.dc.contributor.referee1: Matos , Diego Dermeval Medeiros da Cunha
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Alan Pedro da
Resumo: Nas últimas décadas, o papel dos traços de personalidade tem ganho relevância para compreender, explicar, e mais recentemente, prever padrões comportamentais que os indivíduos externalizam quando vivenciam diversas situações cotidianas, incluindo: tomar decisões, estabelecer relações interpessoais, lidar com questões financeiras, gerir carreira e trabalho, etc. Pesquisas têm demonstrado a importância e a aplicabilidade do conceito de personalidade no contexto educacional; tendo sido identificadas correlações entre a personalidade dos estudantes com vários assuntos de interesse para o processo de aprendizagem. Por exemplo, estudos anteriores identificaram uma forte correlação entre a personalidade dos estudantes e as pontuações obtidas por esses alunos nas provas de avaliação de aprendizagem; sendo possível, ao conhecer anteci-padamente o tipo de personalidade de um aluno, estimar com uma boa margem de segurança se ele obterá aprovação nas avaliações do seu curso. Entretanto, o diagnóstico dos traços de personalidade de um aluno não é uma atividade simples e geralmente é realizado por meio de entrevistas e observações, ou através do uso de questionários. Num ambiente de ensino à distância, a aplicação de ambas abordagens se mostra ainda mais complexa, então pesquisas têm buscado novos caminhos para viabilizar o diagnóstico dos traços de personalidade. Uma das alternativas é realizar o diagnóstico da personalidade com o auxílio de modelos matemáticos que são aplicados para análise dos comportamentos e dos padrões de interação dos alunos realizados no ambiente de ensino à distancia. O objetivo deste trabalho foi investigar a possibilidade de desenvolvimento e avaliação de um modelo computacional que se propõe a identificar os traços de personalidade de alunos através da análise das interações realizadas no ambiente virtual de aprendizagem. Para isso, delineou-se uma pesquisa experimental realizada no âmbito dos cursos de graduação à distância da Universidade Federal de Alagoas. No experimento, um questionário de personalidade foi aplicado a uma amostra de estudantes e, na sequência, um conjunto de algoritmos de classificação foi usado para analisar o uso do ambiente de aprendizagem, a fim de se obter possíveis correlações entre os traços de personalidade dos alunos e as suas interações no ambiente virtual de aprendizagem. Como resultado geral, foi observado que nenhum dos algoritmos de classificação obteve resultados satisfatórios.
Abstract: In the last decades, the role of personality traits has gained relevance for understanding, ex- plaining and more recently, the behavioral patterns that people exhibit when they experience different situations, including everyday situations such as: making decisions, using interpersonal relationships, dealing with finance, career and work management issues, etc. Research has demonstrated the importance and applicability of the concept of personality in the educational context; correlations were identified between the students’ personality with various subjects of interest to the learning process. For example, previous studies have identified a strong correlation between students’ personality and the scores obtained by those students in the learning assessment tests; it is possible, when knowing in advance the personality type of a student, to estimate with a good safety margin whether he will pass his course evaluations. However, the diagnosis of a student’s personality traits is not a simple activity and is usually carried out through interviews and observations, or through the use of questionnaires. In a distance learning environment, the application of both approaches proves to be even more complex, so research has sought new ways to make the diagnosis of personality traits viable. One of the alternatives is to carry out the diagnosis of the personality with the aid of mathematical models that are applied to analyze the behaviors and interaction patterns of students carried out in the distance learning environment. The objective of this work was to investigate the possibility of developing and evaluating a computational model that proposes to identify the personality traits of students through the analysis of the interactions carried out in the virtual learning environment.For this, an experimental research was carried out in the context of distance undergraduate courses at the Federal University of Alagoas. In the experiment, a personality questionnaire was applied to a sample of students and, subsequently, a set of classification algorithms was used to analyze the use of the learning environment, in order to obtain possible correlations between students’ personality traits. and their interactions in the virtual learning environment. As a general result, it was observed that none of the classification algorithms obtained satisfactory results.
Palavras-chave: Traços de personalidade
Aprendizagem
Educação à distância
Modelo computacional
Mineração de dados educacionais
Distance Education
Personality traits
Personality cassification
Educational data mining
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citação: BATINGA, David Medeiros. Um modelo computacional para a classificação automática do tipo de personalidade de estudantes do ensino à distância. 2020. 83 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional do Conhecimento) – Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2020.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/6962
Data do documento: 15-jan-2020
Aparece nas coleções:Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.