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

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.

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Palavras-chave

Educação, Ensino a Distância, sistemas de recomendação, Ensino técnico, Inteligência Artificial, Education, Distance learning, Recommendation systems, Technical education, Artificial intelligence

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