Banca de DEFESA: CRISTÓVÃO DA SILVA RODRIGUES COSTA
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.DISCENTE : CRISTÓVÃO DA SILVA RODRIGUES COSTA
DATA : 31/07/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Google Meet - https://meet.google.com/ges-vqkr-nvc
TÍTULO:
Detecção de microações em vídeos faciais para análise de carga cognitiva em ambientes de aprendizado multimídia
PALAVRAS-CHAVES:
Teoria da Carga Cognitiva; Aprendizado de Máquina; Visão Computacional; Aprendizado Profundo; Rede Neural Artificial
PÁGINAS: 80
RESUMO:
A evolução tecnológica dos últimos anos, acelerada pela pandemia do Covid19, foi responsável por uma rápida e contínua quebra de paradigmas no ensino, com a adoção de ambientes de aprendizagem multimídia. Durante o processo de aprendizagem nestes ambientes, a absorção do conteúdo pelo discente cai com o aumento do volume de informação transmitida aos alunos, ou seja, quando há uma sobrecarga cognitiva em um ou em ambos os canais visual e verbal. Atualmente são escassos os estudos que utilizam ferramentas de Visão Computacional e Ciência de Dados para a análise da Carga Cognitiva. Ferramentas desta natureza possibilitariam uma análise automatizada de grandes volumes de vídeos, e consequentemente a avaliação e geração de conteúdo multimídia que otimizem o aprendizado dos alunos. Neste trabalho adotou-se um estudo piloto com uma amostra de 13 alunos da faculdade de medicina da Universidad de Atacama, Chile. Assim, foi desenvolvida uma metodologia para extrair e investigar correlações entre características visuais da face dos alunos e a carga cognitiva. Foi usada uma base de vídeos faciais dos alunos assistindo, pela tela do computador, aulas com recursos multimídia. Esta base de vídeos foi inicialmente organizada e pré-processada, aplicando-se em seguida modelos de Aprendizado Profundo para extrair pontos de interesse visuais da face em cada quadro. As micro ações foram previamente anotadas pelo pesquisado e os dados resultantes foram avaliados para identificação de padrões relevantes relacionados à carga cognitiva, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina não-supervisionados e supervisionados. Além de responder à investigação principal desta pesquisa, os resultados deste estudo incluem uma prova de conceito para a analise da correlação das expressões faciais com a nota da prova do individuo para posterior analise da carga cognitiva em ambientes de aprendizagem multimídia.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1766576 - THALES MIRANDA DE ALMEIDA VIEIRA
Interno(a) - 1388993 - BRUNO ALMEIDA PIMENTEL
Externo(a) à Instituição - DIEGO CARVALHO DO NASCIMENTO