RecomendaTEC: um sistema de recomendação para o auxílio de estudantes do ensino médio na escolha de um curso na educação profissional e tecnológica
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Data
2023-12-13
Autores
Currículo Lattes
http://lattes.cnpq.br/7904083875241897
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Resumo
No mundo globalizado em que vivemos, a quantidade de informações acessíveis tornaram-se
infinitas em conteúdo, modalidade e formas de acesso. O processo de escolha em meio a
tantas opções torna-se humanamente dificultoso, por isso, surgiram formas de filtros tanto nos
mecanismos de busca online quanto nas plataformas de hospedagens de conteúdos textuais e
multimídia. O estudo das melhores possibilidades de aprendizagem dos alunos é um campo
presente dentro da problemática da Psicologia Educacional. Os sistemas de recomendação
(SR) começaram a ganhar espaço dentro do âmbito da educação pela possibilidade de trazer
vantagens para os estudantes sob diferentes aspectos. A saída de estudantes do ensino médio
para o ensino técnico profissional de nível técnico ou superior torna-se um desafio, dado que a
escolha de uma área de atuação implica em uma escolha que irá gerar repercussão em toda a
sua vida. O objetivo geral da pesquisa é propor um modelo SR para a escolha de cursos para
auxiliar os estudantes a tomarem uma melhor decisões com base em características
extrínsecas e intrínsecas ao aluno. A pesquisa utilizará dados do histórico escolar de todo o
ensino básico dos alunos e um questionário de perfil baseado no modelo
Realistic-Investigative-Artistic-Social-Enterprising-Conventional (RIASEC). O SR utilizará
os algoritmos de filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa. Como trabalhos
futuros, pretende-se implementar o modelo para o desenvolvimento de uma ferramenta para
aplicação com dois níveis de estudantes: (1) estão cursando o ensino médio; e (2) estudantes
que acabaram o ensino médio há mais de 1 ano. Com os resultados da aplicação será possível
determinar o nível de efetividade da solução proposta.
Descrição
Palavras-chave
Educação, Ensino a Distância, sistemas de recomendação, Ensino técnico, Inteligência Artificial, Education, Distance learning, Recommendation systems, Technical education, Artificial intelligence