Sistema hipermídia sobre câncer de mama com interface adaptativa usando redes neurais artificiais MLP e IAC
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. === Made available in DSpace on 2012-10-22T11:19:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 237898.pdf: 2110301 bytes, checksum: 2acd482d174ad55d6e1cabfdb3700d64 (MD5) === Com...
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Florianópolis, SC
2012
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufsc.br-123456789-886092019-01-21T16:07:08Z Sistema hipermídia sobre câncer de mama com interface adaptativa usando redes neurais artificiais MLP e IAC Paim, Rosele Luchesi Universidade Federal de Santa Catarina Azevedo, Fernando Mendes de Koerich, Grácia Maria Salles Maciel Engenharia eletrica Sistemas de informação Multímidia interativa Redes neurais (Computação) Mamas - Cancer Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Made available in DSpace on 2012-10-22T11:19:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 237898.pdf: 2110301 bytes, checksum: 2acd482d174ad55d6e1cabfdb3700d64 (MD5) Com o avanço da tecnologia na educação faz-se necessário que sistemas hipermídia sejam desenvolvidos de uma forma que consigam prender a atenção do aluno e apresentem informações em um contexto adequado. Nesta Dissertação é desenvolvido um sistema Hipermídia com Interface Adaptativa sobre Câncer de Mama utilizando a metodologia proposta e desenvolvida por Barbosa (2004), onde o desenvolvimento de um site com conteúdos sobre câncer de mama será utilizado para aprimorar os conhecimentos que os alunos da área da saúde recebem em sala de aula. Em sistemas de ensino aprendizagem muitas teorias pedagógicas são criadas para que os estudantes se desenvolvam melhor, apresentando critérios claros e precisos que auxiliem na escolha dos procedimentos mais adequados a serem utilizados. Neste trabalho é utilizada a teoria cognitiva denominada Teoria das Inteligências Múltiplas, a qual permite que o sistema seja adaptado as características do usuário. O sistema modifica as formas de apresentação dos conteúdos usando texto, desenho ou animação e ainda permite que o próprio usuário possa modificar a forma de apresentação dos conteúdos de acordo com suas necessidades. Para a realização da adaptação foram utilizadas redes neurais artificiais dos tipos MLP (Multilayer Perceptron) e IAC (Interactive Activation and Competition) para implementação da adaptatividade e adaptabilidade do sistema, respectivamente. Através da adaptatividade o sistema possui a capacidade de adaptar determinada mídia em um conteúdo, de acordo com o perfil do usuário e, a adaptabilidade permite que o usuário escolha em qual mídia (texto, desenho e animação) deseja visualizar o conteúdo. A avaliação desta metodologia consiste na implementação de um site adaptativo que disponibilize o conteúdo macroscópico e microscópico sobre câncer de mama. Uma avaliação motivacional foi realizada, comparando um site adaptativo com um site estático (não adaptativo) apresentando o mesmo conteúdo, esta avaliação foi realizada através de um teste aplicado em 31 alunos da área da saúde da UFSC. Através dos resultados desta avaliação verificou-se que o site Adaptativo, em relação ao site Estático, foi de 10,74% mais Estimulante, 5,71% mais Significativo, 3,14 % mais Organizado, 9,8 % mais Fácil de Usar e 8,26% mais Motivador. Pelos resultados apresentados conclui-se que esta metodologia foi satisfatória e mostrou importante aplicabilidade. 2012-10-22T11:19:02Z 2012-10-22T11:19:02Z 2006 2006 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/88609 237898 por info:eu-repo/semantics/openAccess xi, 144 p.| il., tabs., grafs. Florianópolis, SC reponame:Repositório Institucional da UFSC instname:Universidade Federal de Santa Catarina instacron:UFSC |
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. === Made available in DSpace on 2012-10-22T11:19:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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