O que são Sistemas de Recomendação?

  • Sistemas de Recomendação são tecnologias que, apoiadas em filtragem de informações personalizadas, fornecem aos usuários elementos e materiais baseados em suas preferências.

  • O objetivo é potencializar a experiência do usuário, fornecendo um serviço diferenciado, que atenda ao seu perfil, que identifique suas necessidades sem que ele precise declarar essas informações. Isso é possível devido ao mapeamento de comportamentos acumulados e, também, por meio da inferência de outros usuários que apresentam preferências semelhantes.

Como funciona um Sistema de Recomendação?

    Sistemas de Recomendação (SR) utilizam diferentes fontes de conhecimento, são elas (BURKE; FELFERNIG; GÖKER, 2011):

  • conhecimento social, que envolve dados gerais sobre os usuários;

  • conhecimento individual, que utiliza informações específicas dos usuários e;

  • conhecimento de conteúdo, que dizem respeito aos itens que serão recomendados.

O funcionamento desses Sistemas de Recomendação depende do algoritmo (procedimento com instruções a serem seguidas) de filtragem utilizado. De acordo com a técnica de filtragem aplicada, os SR dividem-se em: filtragem colaborativa, filtragem baseada em conteúdo e filtragem híbrida (BOBADILLA et al., 2013).

  • A filtragem colaborativa considera a classificação informada por outros usuários aos itens que eles já experimentaram. Dessa forma, os itens melhor classificados serão os recomendados.
  • A filtragem por conteúdo leva em consideração as informações conhecidas sobre o item e sobre o usuário. Para tanto, baseia-se em três etapas:
    1. extração das características do item;
    2. comparação dessas características com as preferências dos usuários e;
    3. recomendação de itens com qualidades semelhantes às preferências dos usuários.
  • A filtragem híbrida surge com a proposta de conciliar as qualidades dessas abordagens e de outras como: filtragem baseada em redes sociais, em contextos e em grupos.

Qual é a função de um Sistema de Recomendação na Educação?

Na Educação, o Sistema de Recomendação tem a função de criar personalizações aos alunos, professores e gestores de acordo com seus contextos pedagógicos e situacionais. Para isso, ele pode considerar, por exemplo: a idade, o idioma, o nível de conhecimento, os objetivos pretendidos pelo sujeito, o tempo que ele dispõe e a maneira como acessa a esses recursos (PEIRIS; GALLUPE, 2012).

A partir desse conjunto de informações, o Sistema de Recomendação Educacional pode recomendar ao usuário um recurso, uma atividade, um outro usuário ou, ainda, um grupo de usuários (MANOUSELIS, 2013).

Recomendação podem aprimorar as funcionalidades tradicionais conforme apresentado no QUADRO 1 (GUIZZO, 2021).

Benefícios da utilização de SRE

AVA Tradicional AVA com Recomendação

Alunos

A pedagogia didática é tipicamente recriada em formato eletrônico. Muitos AVAs não acompanham o progresso do aprendizado individual e não fornecem suporte contínuo ao aprendizado. Poucos fornecem um ambiente para aprendizagem colaborativa significativa com suporte para aprendizagem cognitiva personalizada.

Alunos

Acompanha o progresso individual da aprendizagem, fornece suporte contínuo à aprendizagem e desenvolve recomendações dinâmicas de aprendizagem com base no desempenho do aluno. O ambiente incentiva os alunos a se auto-regularem e a aprender por meio de interações com especialistas, colegas e profissionais.

Tutores

Informações para responder rapidamente a mudanças no conteúdo e na avaliação, geralmente, não estão disponíveis.

Tutores

As recomendações geradas dinamicamente pelo sistema permitem que os instrutores respondam rapidamente às necessidades dos alunos e realizem as alterações no conteúdo e na avaliação.

Docentes

O sistema fornece ferramentas para postar conteúdo no ambiente AVA.

Docentes

O sistema fornece ferramentas para criar novos conteúdos em um ambiente guiado e enriquecer o conteúdo por meio de vários métodos de entrega, como texto, clipes audiovisuais, modelos e exemplos trabalhados. As recomendações baseadas no desempenho do aluno guiam os autores do curso para adaptar o conteúdo do curso e a avaliação formativa às necessidades de perfis de usuário específicos.
Fonte: Peiris e Gallupe (2012) apud Guizzo.

Atividade

Dicas:
  1. Fornecem aos usuários elementos e materiais baseados em suas preferências.
  2. Concilia as qualidades das abordagens com outras como: filtragem baseada em redes sociais, em contextos e em grupos.
  3. Considera a classificação informada por outros usuários aos itens que eles já experimentaram.
  4. Na filtragem de ________ é levado em consideração as informações conhecidas sobre o item e sobre o usuário.
  5. Na Educação, o Sistema de Recomendação tem a função de criar __________.

Referências

  • GUIZZO, Michele Alda Rosso. MODELOS PEDAGÓGICOS BASEADOS EM SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO: Um foco em disciplinas da graduação / Michele Alda Rosso Guizzo. -- 2021. 256 f.
  • DESHPANDE, Mukund; KARYPIS, George. Item-based Top-N Recommendation Algorithms. ACM Transactions on Information Systems, v. 22, n. 1, p. 143-177. 2004.
  • BURKE, Robin; FELFERNIG, Alexander; GÖKER, Mehmet H. Recommender Systems: An Overview. AI Magazine, v. 32, n. 3, p. 13-18. 2011.
  • BOBADILLA, Jesús et al. Recommender Systems Survey. Knowledge-Based Systems, v. 46, p. 109–132. 2013. DOI: 10.1016/j.knosys.2013.03.012
  • PEIRIS, K. Dharini Amitha; GALLUPE, R. Brent. A Conceptual Framework for Evolving, Recommender Online Learning Systems. Decision Sciences Journal of Innovative Education, v. 10, n. 3, p. 389–412. 2012. DOI: 10.1111/j.1540-4609.2012.00347.x
  • MANOUSELIS, Nikos et al. Recommender Systems for Learning. Springer, 2013.