UMA ABORDAGEM INTELIGENTE PARA CLASSIFICAÇÃO DE PERFIS DE APRENDIZAGEM DE DISCENTES COM APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

Resumo

Cada estudante tem sua caraterística particular em aprender. Para a melhoria do ensino e aprendizagem, conhecer o perfil de cada aluno é de grande importância para aplicação de novas metologias de ensino. Este trabalho aborda a aplicação da Rede Neural Artificial (MLP) e um Algoritmo Genético (AG), para otimização dos hiper-parâmetros da rede, na classificação de estilos de aprendizagem de discentes. O conjunto de dados (\textit{dataset}) foi construído através da aplicação do questionário Honey-Alonso de estilos de aprendizagem a um grupo de 53 aprendizes. Os resultados demonstram a viabilidade da abordagem proposta, com uma média para acurácia, F1 score, precisão e recall de 0,86 % e desvio padrão de 0,2044, para k = 10. Para k = 5, uma média para acurácia, F1 score, precisão e recall de 0,864 % e desvio padrão de 0,086.