Um algoritmo genético para formação de grupos heterogêneos na aprendizagem colaborativa

Autor: Citadin, Jucilane Rosa
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UDESCUniversidade do Estado de Santa CatarinaUDESC.
Druh dokumentu: masterThesis
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
A formação de grupos para a aprendizagem colaborativa é uma tarefa importante, pois deve permitir a efetiva interação dos membros de um grupo. No entanto, a explosão combinatória relativa ao número de estudantes torna a formação de grupos um problema de otimização combinatória, que é NP-hard, isto é, um problema que não tem solução ótima em tempo polinomial. A resolução desses problemas de complexidade não polinomial requer um grande esforço computacional e aplicação de heurísticas ou meta-heurísticas para chegar a soluções viáveis em tempos adequados. Uma meta-heurística que tem provado ser eficiente na resolução de problemas de otimização NP-hard são os algoritmos genéticos (AG). Por isso, esta pesquisa avalia a adoção de algoritmos genéticos para a formação de grupos na aprendizagem colaborativa, considerando um contexto massivo de dados (milhares de estudantes). Pesquisas bibliográficas e um mapeamento sistemático da literatura sobre formação de grupos para aprendizagem colaborativa foram realizados. Constituir grupos de forma automática, considerando a abordagem selecionada e o critério heterogêneo, utilizando como recurso algoritmos genéticos, foram os resultados apontados pelo mapeamento. Assim, esta pesquisa se propôs a gerar grupos heterogêneos de forma automática, utilizando como abordagem grupo selecionado, considerando os conhecimentos e as interações dos estudantes. Algoritmos genéticos foram utilizados para a formação dos grupos, que teve como objetivo maximizar a heterogeneidade dos conhecimentos e as interações dos estudantes no grupo, além de gerar grupos balanceados entre si (inter-homogêneos). Foram desenvolvidos dois algoritmos, um AG e um randômico como método base de comparação. Ambos foram testados considerando dados de mil até dez mil estudantes, com diferentes configurações dos conhecimentos e interações. A comparação foi feita considerando o fitness, o percentual de grupos heterogêneos e/ou balanceados gerados pelos algoritmos e o tempo de processamento gasto por grupo gerado. Os resultados apontam que AG é eficaz para a formação de grupos heterogêneos na aprendizagem colaborativa. Os resultados do AG foram mais eficientes que os resultados do algoritmo randômico, para conhecimentos heterogêneos e conhecimentos aleatórios. Para conhecimentos homogêneos o AG teve a mesma eficiência que o algoritmo randômico, porém é mais eficaz, pois gera mais grupos balanceados do que o algoritmo randômico.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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