Estudo do Laboratório Conjunto UPM-UC de Investigação em Tecnologias Avançadas para Cidades Inteligentes conquistou o Prémio de Melhor Artigo de Estudante na ICWL
Os resultados da investigação do Laboratório Conjunto UPM-UC de Investigação em Tecnologias Avançadas para Cidades Inteligentes conquistaram o “Prémio de Melhor Artigo de Estudante” na 24.ª Conferência Internacional sobre Aprendizagem Baseada na Web (International Conference on Web-Based Learning, ICWL). Sob a orientação do Director Lam Chan Tong da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau (UPM), e do Professor Coordenador António José Mendes da Universidade de Coimbra (UC), Choi Wan Chong, doutorando em Tecnologia Informática Aplicada, e Choi Iek Chong, doutorando em Tecnologia e Inovação Educacional, da UPM, apresentaram os resultados da investigação sobre a previsão do desempenho dos alunos e a inteligência artificial (IA) explicável. O estudo demonstrou o valor prático da aplicação da IA no campo da tecnologia educacional, o qual recebeu um grande reconhecimento por parte dos jurados da conferência e de especialistas académicos.
No campo actual da mineração de dados educacionais, os modelos preditivos tradicionais podem estimar o desempenho dos alunos, mas não têm transparência, dificultando o fornecimento de sugestões concretas para professores e alunos. A equipa de investigação propôs um método inovador, combinando a optimização do algoritmo XGBoost com SHapley Additive exPlanations (SHAP). Através do balanceamento de classes SMOTE e do ajuste de hiperparâmetros, o modelo melhora eficazmente o seu desempenho em diversas métricas, permitindo previsões precoces eficazes e a identificação atempada de potenciais riscos de aprendizagem. Uma característica fundamental da investigação é a geração de relatórios de análise personalizados para cada aluno, identificando claramente os principais factores que influenciam o seu desempenho de aprendizagem, desenvolvendo recomendações específicas de estratégias de aprendizagem e fornecendo referências aos professores para a tomada de decisões educativas.
Os resultados da investigação, publicados sob o título “Explicando a Previsão do Desempenho dos Alunos e Gerando Feedback Personalizado e Accionável Utilizando a Inteligência Artificial Explicável (IAE) com SHAP” (Explaining Student Performance Prediction and Generating Personalized Actionable Feedback Using Explainable Artificial Intelligence (XAI) with SHAP), contribuirão para o desenvolvimento da aprendizagem personalizada para os alunos, além de estabelecer um quadro de aplicação para a tomada de decisões educativas assistidas por IA e análise da aprendizagem, combinando a profundidade académica com o potencial prático.
A ICWL, fundada pela Hong Kong Web Society, tem vindo a organizar conferências internacionais em diversos países e regiões desde 2002, incluindo a China, Austrália, Alemanha, Itália, África do Sul e Espanha. A 24.ª Conferência teve lugar na Universidade Politécnica de Hong Kong, sob o tema “Avanços na Tecnologia Educacional na Era da IA”, focando a forma como a IA pode melhorar a eficácia dos sistemas de ensino e promover a aprendizagem personalizada. A conferência atraiu académicos de todo o mundo, e todos os artigos aceites serão indexados em bases de dados internacionais de referência, incluindo Springer, Scopus e Engineering Index.