Utilização de Enriquecimento Semântico para a Recomendação Automática de Videoaulas no Moodle

Authors

  • Eduardo Barrére Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Marluce Aparecida Vitor Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Miguel Alvim de Almeida Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Jairo Francisco Souza Universidade Federal de Juiz de Fora

DOI:

https://doi.org/10.5753/rbie.2020.28.0.319

Keywords:

Recomendação Automática, Sistema de Indexação, Vídeos Educacionais

Abstract

Considerando que os vídeos são mídias altamente atrativas aos alunos e que é possível agregar diversas informações que identifique-no de forma satisfatória, foi desenvolvida uma solução para realizar a recomendação automática de vídeos educacionais para o professor, que por sua vez pode disponibilizá-los aos alunos de uma determinada turma, inicialmente na plataforma Moodle. A solução usa como fonte um vídeo previamente processado, de forma a obter os principais termos (sistema de indexação) presentes no áudio do vídeo e o relacionamento (recomendação) desse vídeo com os demais do repositório. Com base nos termos de busca, o sistema recomenda um conjunto de vídeos e o professor seleciona os que pretende divulgar para a turma. Foi realizado um experimento que comprovou a corretude e viabilidade de uso para a recomendação de vídeos educacionais na plataforma Moodle.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Abeysekera, L. & Dawson, P. (2015). Motivation and cognitive load in the flipped classroom: definition, rationale and a call for research. Journal Higher Education Research & Development , 34 (1), 1-14. [DOI: 10.1080/07294360.2014.934336A]

Allen, E., & Seaman, J. (2017). Digital Learning Compass: Distance Education Enrollment Report 2017 (Tech. Rep.). Retrieved from [GS Search].

Barrére, E., Vitor, M.A. & Almeida, M. A. (2017). Ampliação das Possibilidades de Gamificação no Moodle. Proceedings of XXVIII Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação - SBIE), 605-614. [DOI: 10.5753/cbie.sbie.2017.605]

Brame, C. J., & Perez, K. E. (2016). Effective educational videos: Principles and guidelines for maximizing student learning from video content. Proceedings of CBE—Life Sciences Education, 15. [DOI:10.1187/cbe.16-03-0125]

Brandão, W. C., Neves, D. E., & Ishitani, L. (2017). Automatic content recommendation and aggregation according to scorm. Informatics in Education – An International Journal, 16(2), 225-256. [GSSearch]

Cafolla, R. (2006). Project merlot: Bringing peer review to web-based educational resources. Journal of Technology and Teacher Education, 14, 313–323. [GSSearch]

Cechinel, S.-A.-S., C., & Sicilia, M. (2012). Automated quality assessment of learning objects inside repositories. Brazilian Journal of Computers in Education, 20(3), 43–59. [DOI:10.5753/rbie.2012.20.03.43].

Costa, E., Aguiar, J., & Magalhães, J. (2013). Sistemas de recomendação de recursos educacionais: conceitos, técnicas e aplicações. Proceedings of Jornada de Atualização em Informática na Educação, 1(1). [GSSearch]

Damnjanovic, J.-S., Vesna, & Mijatovic, I. (2015). Factors affecting the effectiveness and use of moodle: Students’ perception. Proceedings of Interactive Learning Environments, 23, 1049-4820. [DOI:10.1080/10494820.2013.789062].

Deldjoo. Y., Elahi, M., Cremonesi, P. Garzotto, F. Piazzolla, P. & Quadrana, M. (2016). Content-Based Video Recommendation System Based on Stylistic Visual Features. Journal on Data Semantics, 5(2), 99–113. [DOI:10.1007/s13740-016-0060-9].

Dias, L. L., Barbosa, J. S., Barrére, E. & Souza, J. F. de (2017). An Approach to Identify Similarity Among Educational Resources Using External Knowledge Bases. Brazilian Journal of Computers in Education, 25(2), 18-37. [DOI:10.5753/rbie.2017.25.02.18].

Ferreira, V. H., & Raabe, A. L. A. (2010). LORSys: Um sistema de recomendação de objetos de aprendizagem SCORM. Revista Novas Tecnologias na Educação, 8(2). [DOI:10.22456/1679-1916.15223].

Giannakos, M. N., Jaccheri, L. & Krogstie, J. (2016). Exploring the relationship between video lecture usage patterns and students attitudes. British Journal of Educational Technology, 47(6), 1259-1275. [DOI:10.1111/bjet.12313].

Halawa, H. E., Hamed, E. M. R., & Shehab, M. E. (2015). Personalized e-learning recommendation model based on psychological type and learning style models. Proceedings of 2015 IEEE seventh international conference on intelligent computing and information systems. 578-584. [DOI:10.1109/IntelCIS.2015.7397281].

Limongelli, C., Lombardi, M., Marani, A., Sciarrone, F. & Temperini, M. (2016). A recommendation module to help teachers build courses through the moodle learning management system. New Review of Hypermedia and Multimedia, 22, 58-82. [DOI:10.1080/13614568.2015.1077277].

Nascimento, P. do, Barreto, R., Primo, T., Gusmão, T. & Oliveira, E. (2017). Recomendação de objetos de aprendizagem baseada em modelos de estilos de aprendizagem: Uma revisão sistemática da literatura. Proceedings of Simpósio brasileiro de informática na educação, 213–222. [DOI:10.5753/cbie.sbie.2017.213].

Ochoa, X., & Duval, E. (2009). Quantitative analysis of learning object repositories. IEEE Transactions on Learning Technologies, 2(3), 226–238. [DOI:10.1109/TLT.2009.28].

Pirhonen, J., & Rasi, P. (2016). Student-generated instructional videos facilitate learning through positive emotions. Journal of Biological Education, 51(3), 215-227. [DOI:10.1080/00219266.2016.1200647].

Raimond, Y., & Lowis, C. (2012). Automated interlinking of speech radio archives. Proceedings of Workshop on Linked Data on the Web, 937. [GSSearch]

Ribeiro, F. A. A., Fonseca, L. C. C., & Freitas, M. S. (2013). Recomendando objetos de aprendizagem a partir das hashtags postadas no moodle. Proceedings of Simpósio brasileiro de informática na educação, 82-91. [DOI:10.5753/cbie.sbie.2013.82].

Silva, J. W. da, & Souza, C. de (2017). Repositórios de objetos de aprendizagem: características; classificações; limitações e tendências. Proceedings of Simpósio brasileiro de informática na educação, 61–70. [DOI:10.5753/cbie.sbie.2017.61].

Syed, T. A., Palade, V., Iqbal, R. & Nair, S. S. K. (2017). A personalized learning recommendation system architecture for learning management system. Proceedings of the 9th international joint conference on knowledge discovery. [DOI:10.5220/0006513202750282].

Tibaná-Herrera, G., Fernández-Bajón, M. T. & Moya-Anegón, F. de (2018). Global analysis of the e-learning scientific domain: a declining category? Scientometrics - An International Journal for all Quantitative Aspects of the Science of Science, Communication in Science and Science Policy, 114(2), 675-685. [DOI:10.1007/s11192-017-2592-7].

Arquivos adicionais

Published

2020-05-31

Como Citar

BARRÉRE, E.; VITOR, M. A.; ALMEIDA, M. A. de; SOUZA, J. F. Utilização de Enriquecimento Semântico para a Recomendação Automática de Videoaulas no Moodle. Revista Brasileira de Informática na Educação, [S. l.], v. 28, p. 319–334, 2020. DOI: 10.5753/rbie.2020.28.0.319. Disponível em: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/rbie/article/view/3940. Acesso em: 21 nov. 2024.

Issue

Section

Artigos

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)