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As emo‡äes produzem interferências de maneira direta e indireta no processo de aprendizagem. Estudantes que estÆo em uma emo‡Æo desfavorável ao aprendizado tendem a ter dificuldades de absor‡Æo do conteúdo que é proposto naquele momento. Neste sentido, esse trabalho propäe um módulo capaz de detectar e classificar essas emo‡äes e, através de um segundo módulo de raciocínio baseado em casos, sugerir recomenda‡äes pedagógicas através dos perfis de personalidades com a finalidade de desenvolver o perfil afetivo do estudante em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Para validar computacionalmente o trabalho, primeiro verificou-se qual técnica obteria melhores resultados para detectar os movimentos da face e, em seguida, qual algoritmo classificador obteria melhores resultados para esta classifica‡Æo. Nesse caso, a técnica µrvore de DecisÆo se demonstrou eficiente com uma taxa média de 86,4% de acurácia. O mesmo foi avaliado em imagens e em vídeos para garantir a aplicabilidade do mesmo. Após este processo, utilizou-se dos perfis de personalidade junto com a técnica de Raciocínio Baseado em Casos para sugerir recomenda‡äes pedagógicas através da associa‡Æo das emo‡äes e dos perfis.

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Possui gradua‡Æo em Sistemas para Internet pelo Instituto Federal do Triângulo Mineiro e mestrado em Ciência da Computa‡Æo pela Universidade Federal de Uberlândia. Tem experiência na área de Ciência da Computa‡Æo, com ênfase em Sistemas de Computa‡Æo, atuando principalmente com algoritmos para o reconhecimento de faces e computa‡Æo afetiva.

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