Modelos de regressão aplicados à estimação de aquisição de habilidade motora

Abstract

Este estudo tem como objetivo encontrar uma correlação entre o tempo de movimento e o erro percentual com a quantidade de blocos em uma seção de aquisição de habilidade motora para "Tracing Task". A metodologia baseou-se na revisão de literatura de aquisição de habilidade motora, bem como na montagem da configuração inicial, aplicação de um experimento de "prova de conceito"e geração de duas bases de dados simuladas de 9 e 18 participantes para aplicação dos modelos de regressão. Os modelos de Regressão utilizados neste trabalho foram: Regressão baseada no KNN, Rede Neural MLP e Regressão Linear. Nos resultados do experimento piloto, percebe-se um aperfeiçoamento motor dos participantes após o treino, embora a quantidade de experimentos tenha sido pequena. Com os dados simulados a partir dos dados reais obteve-se uma correlação forte (r2 = 0, 73), tendo o modelo de Regressão baseada no KNN com o melhor resultado para a base de 18 participantes. Assim sendo, este trabalho mostrou a possibilidade de correlação entre o tempo de movimento e o erro percentual com a quantidade de blocos, conforme proposto inicialmente. Adicionalmente, ressalta-se que esta configuração servirá de base para um experimento futuro com mais participantes saudáveis, assim como pacientes, tendo como objetivo final a melhoria da qualidade de vida de pacientes com problemas motores.