Evoluindo Inteligências Múltiplas pelo método da · PDF fileparticle swarm optimization Ábiof ferreira de moura uberlândia - minas gerais 2013. universidade federal de uberlÂndia

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  • UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA

    FACULDADE DE COMPUTAO

    PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO

    EVOLUINDO INTELIGNCIAS MLTIPLAS PELO MTODODA ESPIRAL DE APRENDIZAGEM UTILIZANDO

    PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

    FBIO FERREIRA DE MOURA

    Uberlndia - Minas Gerais

    2013

  • UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA

    FACULDADE DE COMPUTAO

    PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO

    FBIO FERREIRA DE MOURA

    EVOLUINDO INTELIGNCIAS MLTIPLAS PELO MTODODA ESPIRAL DE APRENDIZAGEM UTILIZANDO

    PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

    Dissertao de Mestrado apresentada Faculdade de Com-

    putao da Universidade Federal de Uberlndia, Minas Ge-

    rais, como parte dos requisitos exigidos para obteno do

    ttulo de Mestre em Cincia da Computao.

    rea de concentrao: Inteligncia Articial.

    Orientadora:

    Profa. Dra. Mrcia Aparecida Fernandes

    Uberlndia, Minas Gerais

    2013

  • Dados Internacionais de Catalogao na Publicao (CIP)

    Sistema de Bibliotecas da UFU

    M929e

    Moura, Fbio Ferreira de, 1980-

    Evoluindo inteligncias mltiplas pelo mtodo da espiral de apren-

    dizagem utilizando Particle Swarm Opimization / Fbio Ferreira de

    Moura. - 2013.

    131 f. : il.

    Orientadora: Mrcia Aparecida Fernandes.

    Dissertao (mestrado) Universidade Federal de Uberlndia, Pro-

    grama de Ps-Graduao em Cincia da Computao.

    Inclui bibliografia.

    1. Computao - Teses. 2. Ensino auxiliado por computador - Teses.

    3. Ensino a distncia - Teses. I. Fernandes, Mrcia Aparecida. II. Uni-

    versidade Federal de Uberlndia. Programa de Ps-Graduao em Cin-

    cia da Computao. III. Ttulo.

    CDU: 681.3

  • UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA

    FACULDADE DE COMPUTAO

    PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO

    Os abaixo assinados, por meio deste, certicam que leram e recomendam para a Fa-

    culdade de Computao a aceitao da dissertao intitulada Evoluindo Inteligncias

    Mltiplas pelo mtodo da Espiral de Aprendizagem utilizando Particle Swarm

    Optimization por Fbio Ferreira de Moura como parte dos requisitos exigidos para

    a obteno do ttulo de Mestre em Cincia da Computao.

    Uberlndia, 2 de agosto de 2013

    Orientadora:

    Profa. Dra. Mrcia Aparecida Fernandes

    Universidade Federal de Uberlndia

    Banca Examinadora:

    Prof. Dr. Fabiano Azevedo Dora

    Universidade Federal de Uberlndia

    Prof. Dr. Ismar Frango Silveira

    Universidade Presbiteriana Mackenzie

  • UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA

    FACULDADE DE COMPUTAO

    PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO

    Data: agosto de 2013

    Autor: Fbio Ferreira de Moura

    Ttulo: Evoluindo Inteligncias Mltiplas pelo mtodo da Espiral de

    Aprendizagem utilizando Particle Swarm Optimization

    Faculdade: Faculdade de Computao

    Grau: Mestrado

    Fica garantido Universidade Federal de Uberlndia o direito de circulao e impresso

    de cpias deste documento para propsitos exclusivamente acadmicos, desde que o autor

    seja devidamente informado.

    Autor

    O AUTOR RESERVA PARA SI QUALQUER OUTRO DIREITO DE PUBLICAO

    DESTE DOCUMENTO, NO PODENDO O MESMO SER IMPRESSO OU REPRO-

    DUZIDO, SEJA NA TOTALIDADE OU EM PARTES, SEM A PERMISSO ESCRITA

    DO AUTOR.

    cTodos os direitos reservados a Fbio Ferreira de Moura

  • Dedicatria

    Dedico este trabalho ao maior tesouro que possuo, meus pais, Itamar Batista Ferreira e

    Silvana Ferreira de Moura.

  • Agradecimentos

    Agradeo:

    A Deus por ser Maravilhoso, e a seu Filho Jesus, pois sem Eles nada possvel de se

    cumprir.

    minha Orientadora, a Doutora Mrcia Aparecida Fernandes, pela pacincia, sabe-

    doria, dedicao, oportunidade que me deu, pela orientao no decorrer deste trabalho e

    por acreditar em mim.

    minha famlia, pela compreenso e apoio em todos os momentos de minha vida.

    Ao Professor, irmo e amigo Clarimundo Machado Moraes Jnior, pelas contribuies

    efetuadas durante a caminhada at o trmino deste trabalho.

    Ao amigo Lucas Marchesoti Franco, pelas contribuies e crticas, as quais me mos-

    traram novas vises de pesquisa.

    Aos amigos Sara Melo, Danielli Lima, Tiago Carvalho e Guilherme Oliveira pelo apoio

    fraterno dado a mim nos momentos de apreenso e dvidas.

    Aos amigos e a todos aqueles que me acompanharam nesta jornada.

    A todos os colegas de laboratrio de Inteligncia Articial e dos demais laboratrios,

    que se mostraram uma famlia.

    Ao funcionrio da FACOM, Erisvaldo Arajo Fialho, pela disponibilidade, amizade e

    competncia.

    Aos professores da FACOM pelos ensinamentos.

    Aos prossionais da educao: Adriana Moura, Ana Cludia Guimares Santana, Be-

    atriz Nunes Santos e Silva, Clarimundo Machado Moraes Jnior, Claudiane Santana Gui-

    mares, Cristina Santos Moraes, Daniela Silva Moura, Eliane de Oliveira Cunha, Eliane

    Teresa Borella, rika Barbaresco, Joelma Divina Silva, Leonardo Jos Silveira, Leonilda

    Almeida leal Freitas, Pmela Junqueira, por me auxiliar ao responderem o questionrio

    de pesquisa.

    CAPES pelo apoio nanceiro.

    Por ltimo, agradeo cantora Cher, que me inspirou com suas canes e histria de

    vida.

  • O processo de ensino-aprendizagem deve ser algo prazeroso que nos de vontade de

    continuar.

    (Maria Clara Fraga)

  • Resumo

    O aprendizado um paradigma que acompanha o ser humano. Cada vez mais tecno-logias so inseridas neste cenrio propiciando formas alternativas de agregar a incluso ede propor caminhos que auxiliem no processo de ensino. Essa incluso bem vista emcursos distancia ou semi-presenciais, que fazem o uso do computador. Ao se descobrircaractersticas particularizadas de cada estudante e us-las para auxili-los no processo deaprendizado tm-se uma forma eciente de propor um material de estudo que seja adap-tvel a cada estudante em particular. Este trabalho tem objetivo principal apresentar ummodelo computacional com o uso de uma tcnica de otimizao para oferecer ao estudante,em um curso atravs de computador, uma estratgia de ensino que melhor se adapte ao seuperl. Para isso importante saber qual tcnica pedaggica usar, neste caso, foram utili-zadas: a Espiral de Aprendizagem de David Kolb e as Inteligncias Mltiplas de Gardner.O modelo computacional proposto faz uso da otimizao por Particle swarm optimizationque tem o papel de sugerir ao estudante objetos de aprendizagem por meio da evoluo naEspiral de Aprendizagem de Kolb. Alm disso, melhora o percentual de suas IntelignciasMltiplas. com esse propsito que este trabalho pretende contribuir: na adaptao decontedo personalizado para o estudante e no uso de tcnicas pedaggicas que conduzam evoluo e promovam a escolha de material didtico digital apropriado. Como resultado mostrado a evoluo de estudantes com pers predominantes em determinados estilosde aprendizagem e inteligncias mltiplas.

    Palavras chave: sistemas adaptativos de aprendizagem, estilos de aprendizagem, espiral

    de kolb, inteligncias mltiplas, particle swarm optimization.

  • Abstract

    Learning is a paradigm that comes with being human. Increasingly, technologies arebeing included in this scenario providing alternative ways of aggregating the inclusion andpropose ways to help in the teaching process. This inclusion is well seen in long distancelearning courses or semi presential classes, in which computers are used. When eachstudent personal characteristics are considered and used to assist them in the learningprocess, an eective way to present a subject of study that is adaptable to each studentin particular in unraveled. The main objective of this work is to present a computationalmodel using an optimization technique to oer the student in a course aimed at computer,a teaching strategy that best suits his prole. For that reason, it is important to know whichpedagogical technique to use, in this case, were used: the Spiral Learning by David Kolband Gardner's Multiple Intelligences. The proposed computational model uses Particleoptimization or swarm optimization which has the role to suggest the student the Learningobject through the evolution on Kolb's Spiral Learning. It also improves the percentageof their Multiple Intelligences. Therefore, the purpose of this work is to contribute to:development of programs personalized to each student and the use teaching techniques thatlead to the evolution and promote the choice of appropriate digital teaching materials.Asa result it is shown the evolution of students with proles prevalent in certain learningstyles and multiple intelligences.

    Keywords: adaptive learning systems, learning styles, kolb spiral, multiple intelligences,

    particle swarm optimization.

  • Sumrio

    Lista de Figuras xix

    Lista de Tabelas xxiii

    1 Introduo 25

    1.1 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

    1.2 Esquema Geral da Dissertao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

    2 Conceitos Fundamentais 29

    2.1 Espiral de Aprendizagem de David Kolb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

    2.2 Denindo Inteligncia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

    2.2.1 A inteligncia, segundo Piaget . . . . . . . . . . . . . . . . . . .