Anotação semântica para recomendação de conteúdos educacionais

• Processo: 18/00313-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2018
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Julio Cesar dos Reis
• Beneficiário: Marcos Vinicius Macêdo Borges
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/02325-5 - EvOLoD: evolução de dados interconectados na Web Semântica, AP.JP
• Assunto(s): Web semântica Ontologia (ciência da computação) Processamento de linguagem natural Anotação semântica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Anotacoes semanticas | Processamento De Língua Natural | Recomendação | Reconhecimento de entidades | Web Semântica, Ontologias

Resumo

Sistemas de apoio à aprendizagem exploram diversos recursos audiovisuais para considerar as necessidades individuais e estilos de aprendizagem visando impulsionar as experiências de aprendizagem. No entanto, a grande quantidade de conteúdos educacionais em diferentes formatos e também a possibilidade de disponibilização de recursos de maneira fragmentada dificulta as tarefas de acesso e compreensão dos conceitos em estudo. Embora a literatura tenha proposto abordagens para explorar a representação explícita de semântica por meio de artefatos como ontologias em sistemas de apoio à aprendizagem, essa linha ainda requer muitos esforços de pesquisa. Este projeto de pesquisa de mestrado objetiva alcançar um método de recomendação de conteúdo educacional explorando o uso de anotações semânticas sobre transcrições textuais de vídeo-aulas. As anotações servem como meta-dados que exprimem o significado de trechos das aulas. A técnica de recomendação, como principal contribuição esperada, fundamenta se nas anotações disponíveis para definir estratégias de ranking de conteúdos disponíveis a partir da proximidade semântica dos conceitos. Exploraremos o desenvolvimento de protótipos funcionais de software para a validação da proposta. A solução obtida será avaliada experimentalmente com base em conteúdo de vídeo-aulas reais e deve destacar as principais vantagens e limitações da abordagem. Obter recomendações mais adequadas pode alavancar o processo de aprendizagem apresentando a possibilidade de uma experiência mais satisfatória pelos alunos. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DOS REIS, JULIO CESAR; BORGES, MARCOS VINICIUS MACEDO; GRIBELER, GUILHERME PEREIRA; IEEE. Empirical Analysis of Semantic Metadata Extraction from Video Lecture Subtitles. 2019 IEEE 28TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENABLING TECHNOLOGIES: INFRASTRUCTURE FOR COLLABORATIVE ENTERPRISES (WETICE), v. N/A, p. 6-pg., 2019-01-01. (17/02325-5, 18/00313-2)

MACEDO BORGES, MARCOS VINICIUS; DOS REIS, JULIO CESAR; CHANG, M; SAMPSON, DG; HUANG, R; GOMES, AS; CHEN, NS; BITTENCOURT, II; KINSHUK; DERMEVAL, D; et al. Semantic-enhanced Recommendation of Video Lectures. 2019 IEEE 19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES (ICALT 2019), v. N/A, p. 5-pg., 2019-01-01. (17/02325-5, 18/00313-2)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

BORGES, Marcos Vinicius Macêdo. Semantic-enhanced recommendation of video lectures relying on ontology-based annotations. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação Campinas, SP.