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Aplicando Técnicas de Recomendação em Sistemas de ajuda em pares

Aplicando Técnicas de Recomendação em Sistemas de ajuda em pares. Luana Müller. Orientadora: Profª . Drª . Milene Selbach Silveira. Sistemas de ajuda. Visam auxiliar usuários a adquirirem conhecimentos sobre o sistema que necessitam utilizar [Jos80]. Paradigma impresso.

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  1. Aplicando Técnicas de Recomendação em Sistemas de ajuda em pares Luana Müller Orientadora: Profª. Drª. Milene Selbach Silveira

  2. Sistemas de ajuda • Visam auxiliar usuários a adquirirem conhecimentos sobre o sistema que necessitam utilizar [Jos80]. • Paradigma impresso. • Informações técnicas.

  3. Sistemas de ajuda em pares • Ajuda através da interação entre usuários. • Complementa a ajuda fornecida pelo sistema de ajuda on-line.

  4. Sistemas de recomendação • Ferramentas de software e técnicas cujo objetivo é prover sugestões de itens para usuários [Ric10]. • Itens de recomendação. • Combinação social.

  5. Proposta de dissertação de mestrado • Sistemas de ajuda são poucos utilizados por não poderem ser aplicados a alguns tipos de perguntas [Vou05]. • O auxílio de outros usuários acaba sendo a forma mais procurada na hora de sanar uma dúvida • O paradigma da vila e combinação social • Arquitetura PHAVEA.

  6. Problema Como utilizar informações referentes ao uso de sistemas colaborativos de ensino e informações sobre seus usuários para auxiliá-los no processo de busca por auxílio através de um sistema de ajuda em pares, e, com isso, promover uma maior efetividade no processo de resolução de dúvidas.

  7. Solução Integrar, aos sistemas de ajuda em pares, técnicas e algoritmos que identifiquem os índices de similaridade entre usuários, visando, através disso, promover uma combinação social com a qual irá se qualificar o processo de busca e seleção de usuários para estabelecer uma conexão, ajudando os usuários a melhor esclarecer suas dúvidas em relação à utilização do sistema.

  8. Objetivo Geral Qualificar o processo de busca e seleção de usuários para responder a dúvidas de outro usuário visando melhorar sua experiência de uso tanto com o sistema de ajuda em pares, quanto com o ambiente virtual de aprendizagem no qual ele está inserido.

  9. Objetivos específicos • Realizar pesquisa com usuários a fim de identificar que fatores estes levam em consideração ao escolher uma pessoa para responder uma dúvida sobre o uso do sistema colaborativo de ensino. • Implementar uma ferramenta que estenda a arquitetura PHAVEA, incluindo a análise de similaridade entre usuários. • Analisar, através da ferramenta implementada, as vantagens do uso de técnicas de recomendação aplicadas a sistemas de peer help.

  10. Objetivos específicos • Realizar pesquisa com usuários a fim de identificar que fatores estes levam em consideração ao escolher uma pessoa para responder uma dúvida sobre o uso do sistema colaborativo de ensino. • Implementar uma ferramenta que estenda a arquitetura PHAVEA, incluindo a análise de similaridade entre usuários. • Analisar, através da ferramenta implementada, as vantagens do uso de técnicas de recomendação aplicadas a sistemas de peer help.

  11. Resultados da pesquisa Perfil 100 resultados • 48% alunos • 29% professores • 22% professores/alunos • 1% suporte técnico

  12. Resultados da pesquisa Perfil • 45% utilizam ambientes colaborativos de ensino a mais de 5 anos • 24% de 3 a 5 anos • 28% de 1 a 3 anos • 3% a menos de 1 ano

  13. Resultados da pesquisa Tratamento de dúvidas • 46% usam a ajuda do sistema • 55% utilizam o Google • 48% solicitam ajuda a outras pessoas • 3% usam tentativa e erro • 1% buscam ajuda no site do Moodle * Dados com intersecção

  14. Resultados da pesquisa Tratamento de dúvidas • 46% usam a ajuda do sistema • 55% utilizam o Google • 48% solicitam ajuda a outras pessoas • 3% usam tentativa e erro • 1% buscam ajuda no site do Moodle * Dados com intersecção

  15. Resultados da pesquisa Tratamento de dúvidas através de outro usuário • 34% falariam com um colega próximo • 2% ligariam a um colega • 17% ligaria para o help Desk • 46% utilizariam um recurso computacional para entrar em contato com um colega * Dados com intersecção

  16. Resultados da pesquisa

  17. Resultados da pesquisa

  18. Resultados da pesquisa

  19. Resultados da pesquisa

  20. Resultados da pesquisa

  21. Resultados da pesquisa Os resultados obtidos nesta pesquisa, resultaram em um artigo científico, artigo este que foi aceito e será apresentado no Simpósio Brasileiro de Informática na Educação – SBIE 2012 (Evento Qualis B2).

  22. Aplicando os dados obtidos Professores possuem mais dificuldades: • Dos usuários que possuem dúvidas frequentemente, 67% são professores; • Experimento de Leite e Silveira [Lei11], mostra que professores possuem mais dificuldades • Complexidade das tarefas • Necessário experiência e conhecimentos elevados para configurar o ambiente

  23. aplicando os dados obtidos * São implementados pela arquitetura PHAVEA

  24. Aplicando os dados obtidos Como a arquitetura PHAVEA classifica os seus usuários? Onde: x avaliações positivas; y  avaliações negativas; P perfil do solicitante (aquele que pede por ajuda): Solicitante iniciante recebe P=1; Solicitante intermediário recebe P=2; Solicitante avançado recebe P=3.

  25. Aplicando os dados obtidos • Foco no Moodle e nos usuários com perfil de professor • Otimizar um sistema de ajuda em pares já existente, prototipado no trabalho de Leite e Silveira [Lei12], que utiliza a arquitetura Phavea • Incluir a análise de similaridade dos usuários(traçada com base nas ferramentas por eles utilizadas) e o tempo de uso do ambiente ao processo de formação de pares

  26. Cronograma (1/3) • Planejar a extensão da arquitetura Phavea, através de uma ferramenta que também implemente algoritmos de análise de similaridade, levando em consideração os fatores identificados na survey como sendo relevantes ao selecionar um usuário para responder uma pergunta. Período: Set/12 à Out/12 • Definir o algoritmo de análise de similaridade adequado ao contexto de combinação social que possa ser aplicado ao protótipo proposto utilizando os dados previamente identificados. Período: Out/12

  27. Cronograma (2/3) • Prototipar a ferramenta proposta. Período: Out/12 à Dez/12 • Efetuar a análise funcional da ferramenta. Período: Dez/12 • Analisar a ferramenta proposta junto a usuários de ambientes colaborativos de ensino. Período: Jan/13

  28. Cronograma (3/3) • Analisar os dados obtidos nas entrevistas. Período: Jan/13 à Fev/13 • Redigir a Dissertação de mestrado. Período: Out/12 à Fev/13 • Preparar e apresentar a Dissertação de mestrado. Período: Mar/13

  29. Cronograma – visão geral

  30. ReferÊnciaS

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