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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40154| Título: | Plataforma web de recomendação de vídeos didáticos: desenvolvimento e avaliação de sistema híbrido para estudantes de computação |
| Título(s) alternativo(s): | Web platform for instructional video recommendation: development and evaluation of a hybrid system for computer science students |
| Autor(es): | Daltio, Rafael Duarte |
| Orientador(es): | Teixeira, Eduardo Cotrin |
| Palavras-chave: | Vídeo digital Videoteipes na educação Aprendizagem Digital video Video tapes in education Learning |
| Data do documento: | 4-Dez-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | DALTIO, Rafael Duarte. Plataforma web de recomendação de vídeos didáticos: desenvolvimento e avaliação de sistema híbrido para estudantes de computação. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2025. |
| Resumo: | O YouTube consolidou-se como a maior plataforma de vídeos da Internet, servindo como um vasto repositório de conteúdo educacional. O presente trabalho descreve o desenvolvimento e a avaliação de uma plataforma web de recomendação personalizada de vídeos didáticos de Informática, motivada pela dificuldade dos estudantes em encontrar conteúdos de qualidade diante do grande volume disponível no YouTube. O objetivo geral foi implementar um protótipo que combine técnicas de filtragem colaborativa e baseada em conteúdo, por meio de uma abordagem hibrida ponderada (0.6 Filtragem Baseada em Conteúdo / 0.4 Filtragem Colaborativa), para melhorar a precisão e a diversidade das sugestões. A metodologia incluiu a integração com a YouTube Data API, pré-processamento de metadados, construção de perfis de usuário e aplicação de algoritmo híbrido de recomendação. A avaliação da eficácia do sistema foi realizada por meio da coleta de feedback qualitativo de usuários e análise de desempenho. Os resultados forneceram subsídios para futuras melhorias e extensões, mostrando a viabilidade de soluções híbridas no contexto educacional. |
| Abstract: | YouTube has established itself as the largest video platform on the Internet, serving as an extensive repository of educational content. This work describes the development and evaluation of a web platform for personalized recommendation of instructional Computer Science videos, motivated by the difficulty students face in finding quality content amidst the large volume available on YouTube. The general objective was to implement a prototype that combines collaborative filtering and content-based techniques through a weighted hybrid approach (0.6 Content-Based Filtering / 0.4 Collaborative Filtering) to improve the accuracy and diversity of suggestions. The methodology included integration with the YouTube Data API, preprocessing of metadata, construction of user profiles, and application of a hybrid recommendation algorithm. The system's effectiveness was evaluated through qualitative user feedback and performance analysis. The results provided support for future enhancements and extensions, showing the feasibility of hybrid solutions in the educational context. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40154 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia da Computação |
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