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Proposta de um Sistema Multi-agentes para a aplicação de Objetos Inteligentes de Aprendizagem seguindo o padrão SCORM

  • Autores: Júlia Marques Carvalho da Silva, Natanael Bavaresco, Ricardo Azambuja Silveira
  • Localización: TICAI 2007: TICs para el Aprendizaje de la Ingeniería / coord. por Martín Llamas Nistal Árbol académico, Carlos Vaz de Carvalho Árbol académico, Carlos Rueda Artunduaga, 2008, ISBN 978-84-8158-380-9, págs. 121-126
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Proposal of a Multi-agent System for the application of Intelligent Learning Objects following the SCORM pattern.
  • Enlaces
  • Resumen
    • português

      Em sistemas de aprendizagem existem dois aspectos que devem ser considerados: (i) a adaptabilidade, que diz respeito às diferentes necessidades e estilos de aprendizagem dos alunos; e (ii) a reusabilidade, que visa apoiar a confecção dos cursos. Acredita-se que estas características podem ser alcançadas através da interligação entre Sistemas Multiagentes (SMA) e Objetos de Aprendizagem (Learning Objects – LO), resultando na abordagem denominada de Objetos Inteligentes de Aprendizagem (Intelligent Learning Objects – ILO). Este trabalho apresenta a proposta de um SMA para ILO baseada no padrão SCORM, utilizando a Engenharia de Sistemas Multiagentes (Multiagent System Engineering - MaSE).

    • English

      There are two aspects that must be considered in learning systems: adaptability and reusability. Adaptability consists in to be flexible according to different contexts and learning styles of students. Reusability aims to support courses design. These goals can be reached by joining Multiagent Systems (MAS) and Learning Objects technologies. The result consists on Intelligent Learning Objects (ILO), whose goal is to promote richer learning experiences and to provide reusability and adaptability of these objects in a more effective way. This paper describes the design and the specification of MAS for ILO, based on SCORM reference model, using Multiagent System Engineering (MaSE) methodology.


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