@PHDTHESIS{ 2018:1991350775,
 	title = {iDE – um framework para suporte ao gerenciamento de cursos em educação a distância},
 	year = {2018},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6918",
 	abstract = "Gerenciar cursos em Educação a Distância (EaD), ofertados em localidades distintas e geograficamente de difícil acesso, é uma missão que requer conhecimento da região, adequação aos costumes locais e um modelo pedagógico flexível que se adapte às características das turmas. Nesta situação, as especificidades regionais e necessidades peculiares dos estudantes formam um conhecimento exclusivo de professores e tutores locais. Desta forma, tais especialistas utilizam o conhecimento tácito para resolver problemas que surgem no decorrer do curso e que são próprios a cada localidade. Essas experiências acabam por ficar confinadas e restritas ao histórico informal da turma ou curso em questão. A reutilização dessas soluções e sua aplicação em outras situações equivalentes ofereceria benefícios substanciais à gestão de cursos à distância, visto que traria maior agilidade na resolução de questões com características equivalentes. Com o objetivo de reaproveitar respostas aplicadas a problemas enfrentados no cotidiano desses cursos em cenários similares, esta tese apresenta o desenvolvimento de um framework inteligente, denominado iDE (intelligence for Distance Education), que combina técnicas de Inteligência Artificial, como Raciocínio Baseado em Casos (CBR) e Sistemas Multiagentes, com informações provenientes de um LMS e opiniões de especialistas, para recuperar e sugerir soluções baseadas em circunstâncias antigas e semelhantes. O iDE consiste em um framework conceitual, gerenciado por um sistema multiagente, composto por quatro agentes de software: (i) o agente principal e coordenador dos demais (Manager agent); (ii) o agente que usará a técnica de CBR para recuperar e reaproveitar conhecimento de casos passados (CBR agent); (iii) o agente que irá tratar dados acadêmicos provenientes de aplicativos (móveis ou não) inseridos em ambientes virtuais de aprendizagem (LMS agent); e, por último, (iv) o agente responsável por recuperar e formalizar o conhecimento tácito de especialistas na área de EaD (Experts agent). Também foi modelada uma ontologia de domínio, para representar dados específicos e, cuja instanciação, para fins de estudo de caso exploratório, é a abrangência do Centro de Educação a Distância da Universidade Federal do Amazonas (CED/UFAM). A capacidade de aprendizagem do arcabouço foi viabilizada por regras de aprendizado e pela avaliação direta, feita por especialistas, da relevância das respostas retornadas. Foi implementada ainda uma interface web para a entrada de dados referentes à descrição do problema e para visualização das respostas sugeridas pelo iDE. O processo de levantamento de informações reais consistiu em entrevistas com especialistas e na coleta de dados do LMS Moodle. Os experimentos de validação do framework foram realizados com usuários com experiência em EaD, que avaliaram a utilidade e a relevância soluções apresentadas.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}