Uma Ontologia para Apoio à Recomendação Automática e Personalizada de Conteúdo Considerando Estilos de Aprendizagem de Estudantes em Sistemas Adaptativos para Educação

Diversas abordagens para recomendacao personalizada de conteudo em sistemas adaptativos para educacao tem surgido. Muitas tem considerado a importância de levar em consideracao os estilos de aprendizagem do estudante para que melhores resultados possam ser alcancados no processo de aprendizagem. Estudos recentes comprovam essa tendencia. Desta forma, este trabalho tem como objetivo apresentar uma ontologia para apoio a essas abordagens, usando como base o padrao IEEE LOM e o modelo de Felder-Silverman. Como resultado, a ontologia proposta gera uma representacao vetorial de objetos de aprendizagem considerando os estilos de aprendizagem satisfeitos por eles. A ontologia foi validada atraves de experimentos, e resultados promissores foram obtidos, demonstrando o potencial de contribuicao desta proposta a sistemas adaptativos para educacao.