Autor(es): GIOVANNA BIAGI FILIPAKIS SOUZA
Palavras-chave: LSTM, Redes Neurais, Sequências Didáticas, SCORM
Defendido/Publicado em: 2020-11-13
Orientador(a): Fabiano Fagundes
Curso: Ciência da Computação
Mesmo com a tecnologia tendo possibilitado a disponibilização de aulas on-line, conteúdos físicos não podem ser compartilhados sem que se considerem as necessidades técnicas e metodológicas exigidas. Tendo como foco conteúdos de Estrutura de Dados, são propostas algumas técnicas para suprir essas necessidades. No que diz respeito à produção de conteúdo está a criação de objetos de aprendizagem e sequências didáticas. Para criar sequências didáticas, é necessário compreender a relação entre os diferentes conteúdos de estrutura de dados, o que pode ser feito com o uso de Redes Neurais. No que tange os aspectos técnicos envolvidos em disponibilizar o curso de estrutura de dados on-line, a solução proposta foi a aplicação do padrão SCORM. Desse modo, o objetivo geral do presente trabalho foi de desenvolver um módulo de geração de sequências didáticas utilizando Redes Neurais e seguindo o modelo do padrão SCORM, dentro do contexto da matéria de Estrutura de Dados. Os materiais utilizados foram a API de Redes Neural Keras, que utiliza a linguagem Python e o framework TensorFlow, as ferramentas Microsoft PowerPoint e iSpring Free para criação dos objetos de aprendizagem, e a ferramenta Simple SCORM Packager para criação de um curso no padrão SCORM composto pelos objetos de aprendizagem. O processo de desenvolvimento envolveu a revisão de literatura, definição dos conteúdos de Estrutura de Dados que compõem a sequência, criação das sequências de teste, tratamento dessas sequências para servirem como dados de entrada da rede, implementação da Rede Neural, criação dos objetos de aprendizagem e o agrupamento desses objetos em um curso segundo o padrão SCORM, ordenados segundo a sequência gerada pela rede. O módulo gerador de sequências resultante consiste de uma função que contém o modelo da Rede Neural e que recebe como entrada uma string inicial. O conteúdo previsto pelo modelo a partir da string inicial é utilizado como entrada na iteração seguinte, até que, conteúdo a conteúdo, seja gerada a sequência. Os resultados mostram que a Rede Neural LSTM é capaz de aprender a gerar sequências didáticas, e que essas sequências podem ser estruturadas segundo o padrão SCORM.
SOUZA, G. B. F. CRIAÇÃO DE SEQUÊNCIAS DIDÁTICAS UTILIZANDO REDES NEURAIS E PADRÃO SCORM NO CONTEXTO DOS CONTEÚDOS DE ESTRUTURA DE DADOS. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação). Centro Universitário Luterano de Palmas, Palmas, Tocantins, 2020. Disponível em: <http://ulbra-to.br/bibliotecadigital/publico/home/documento/2516>. Acesso em: 03 jul. 2024