Como trabalhos futuros, pretende-se implementar o banco de dados dobLearning Math; realizar testes de usabilidade com professores e estudantes e realizar uma aplicação prática para analisar o seu desempenho e a satisfação dos usários.
Além disso, pretende-se a medida e com base nos dados coletados, utilizar algoritmos de Inteligência Artificial (IA) para encontrar padrões, quando existentes nos dados que serão coletados. Inicialmente, pode se começar pelas Regras de Associação e algoritmos de classificação.
Dentre as técnicas para encontrar regras de associação, tem-se o algoritmoApriori. Uma aplicação dessa técnica poderia descobrir o que os erros e acertos têm em comum diante do percurso que o estudante seguiu. Com base nisso é possível dá suporte orientado ao estudante que poderá receber recomendações de determinados conteúdos com base em suas respostas.
A área de Sistemas Tutores Inteligentes também pode contribuir para melhorar a plataforma, bem como a experiência dos usuários no sentido de facilitar o processo de ensino aprendizagem a partir da avaliação colaborativa.
Com o passar do tempo, a base de dados vai rescendo e com isso será possível realizar classificações por meio das técnicas: K-Nearest Neighbors (K-NN), Support Vector Machine
Capítulo 6. CONSIDERAÇÕES FINAIS 69
(SVM), Naive Bayes ou Decision Tree Classification. Essa técnicas de aprendizagem de máquina podem identificar estudantes mais desenvolvidos e/ou estudantes com mais dificuldades. Inclusive é possível montar grupos de estudos com base nas classificações realizadas, bem como realizar outras abordagens.
As possibilidades são diversas e as evoluções serão implementadas com a experiência do usuário e inclusão de novas funcionalidades com base nos requisitos que surgem ao longo do tempo.
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