dc.creator |
MENDES, Joice Barbosa |
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dc.date.issued |
2012-02-01 |
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dc.identifier.citation |
MENDES, Joice Barbosa. Um framework de raciocínio baseado em casos aplicado para estruturar a base de conhecimento em sistemas tutores inteligentes. 2012. 147 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação) - Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2012. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1285 |
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dc.description.abstract |
Atualmente, existe a necessidade de se oferecer ensino personalizado, segundo o perfil dos usuários. Nesse contexto, surgiram os sistemas tutores inteligentes, que usam de técnicas de inteligência artificial para prover ensino dinâmico, considerando as habilidades e deficiências dos alunos. O raciocínio baseado em casos (RBC) é uma técnica de IA que tenta simular o funcionamento do cérebro humano, buscando solucionar um novo problema através da recuperação e adaptação de casos passados armazenados na base de conhecimento. Essa técnica utiliza diferentes cálculos de medida de similaridade como meio de mensurar o quão semelhante um caso é de outro, considerando seus atributos e pesos associados a eles. Uma das maiores dificuldades da aplicação do RBC é a modelagem dos dados na forma de casos, que é totalmente dependente do domínio da aplicação. O framework proposto visa auxiliar desenvolvedores de sistemas RBC na modelagem de dados e na recuperação de casos semelhantes através de medidas de similaridade; o framework tem como objetivo estruturar a base de conhecimento do sistema em construção. A ferramenta foi testada através de um estudo de caso, utilizando um sistema tutor para novos pilotos de helicóptero. Foram modelados casos de dois tipos distintos: casos teóricos e práticos. Para ambos os casos, foi possível inserir novos episódios e mensurar o quão semelhante os outros casos existentes são do caso em estudo. |
pt_BR |
dc.language.iso |
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pt_BR |
dc.title |
Um framework de raciocínio baseado em casos aplicado para estruturar a base de conhecimento em sistemas tutores inteligentes. |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.place |
Itajubá |
pt_BR |
dc.pages |
147 p. |
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dc.keywords.portuguese |
Inteligência artificial |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Raciocínio baseado em casos |
pt_BR |
dc.keywords.portuguese |
Framework para desenvolvimento |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Artificial intelligence |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Case-based reasoning |
pt_BR |
dc.keywords.english |
Framework for development |
pt_BR |
dc.orientador.principal |
RAMOS, Alexandre Carlos Brandão |
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dc.place.presentation |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.pg.programa |
Ciência e Tecnologia da Computação |
pt_BR |
dc.pg.area |
Inteligência Artificial |
pt_BR |
dc.date.available |
2018-05-21T19:47:36Z |
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dc.date.accessioned |
2018-05-21T19:47:36Z |
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dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
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dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
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