Analítica da aprendizagem como estratégia para previsão e prevenção do rendimento acadêmico na formação a distância de professores em computação da UAB/UECE
Autor(es):
Sousa, Thales Mesquita
Palavras Chaves:
Analítica da Aprendizagem; Educação a Distância; Formação de Professores; Plugin; Moodle.
Ano de Publicação:
2022
Resumo:
A analítica da aprendizagem (learning analytics) surge como área de pesquisa que possui o objetivo de fornecer informações significativas sobre a aprendizagem com base na análise das informações coletadas de aspectos da vida dos alunos que tenham relação com o contexto educacional. Assim considerando, esta pesquisa visa a conceder resposta ao seguinte problema: - como aplicar a analítica da aprendizagem para melhorar, sob a perspectiva dos gestores, professores e alunos, o rendimento acadêmico dos alunos do curso de Licenciatura em Computação a distância da UAB/UECE, por meio de ferramenta disponibilizada no ambiente virtual de aprendizagem? Com vistas a responder ao referido questionamento, exprime-se, como objetivo geral, avaliar, com base na percepção dos gestores, professores e alunos, a aplicação da analítica da aprendizagem no curso de Licenciatura em Computação da UAB/UECE, por meio de uma solução computacional, e suas possíveis implicações na melhoria dos índices de rendimento acadêmico no curso. Delimitam-se, por conseguinte, cinco objetivos específicos: identificar índices de rendimento acadêmico atuais no curso de Licenciatura em Computação da UAB/UECE; conhecer padrões de comportamento dos dados de interação no AVA, dos licenciandos em Computação, e sua relação com o rendimento acadêmico; desenvolver um plugin de analítica da aprendizagem para identificar o rendimento acadêmico com base nos dados disponíveis no AVA utilizado pelo curso; avaliar, sob a perspectiva de gestores, docentes e discentes, a potencialidade do plugin para favorecer a melhoria do rendimento acadêmico dos alunos; propor diretrizes que contribuam com a melhoria do rendimento na formação dos estudantes dos cursos de Licenciatura em Computação a distância da UAB/UECE. Na metodologia, adotam-se, como paradigmas, o pragmatismo e a abordagem mista do método do Design Science Research. O estudo foi circunscrito ao Estado do Ceará, tendo como área de investigação a Licenciatura em Computação a distância, oferecida pela Universidade Estadual do Ceará (UECE), em parceria com o Sistema Universidade Aberta do Brasil (UAB). A pesquisa teve como sujeitos estudantes, professores e gestores do referido curso. Foi desenvolvido um plugin do moodle, denominado LAnalytics, que dota com informações significativas os envolvidos nos processos de ensino e de aprendizagem do curso, com base em indicadores coletados do banco de dados de registros de ações desse ambiente virtual. Permite, com isso, que se antecipem a possíveis riscos e oportunidades, tomem consciência, reflitam e adaptem seus percursos de ensino e de aprendizagem. O artefato possui recursos que proveem previsões geradas com base no algoritmo Logistic, do Weka, utilizando a técnica de regressão logística multinomial, além de intervenções e análises de dados por meio de painéis, relatórios e análises ad-hoc. Foram criados e avaliados 1.170 modelos de previsão, que obtiveram acurácia média de 69,37%, chegando a ser 100%, em algumas semanas, de determinadas disciplinas, e atingindo média de acurácia, em todas as semanas, de uma das disciplinas de 98,10%. Os modelos também foram avaliados com base na área sob a curva ROC. Na média geral, para as categorias aprovação e reprovação por falta foram classificados como aceitáveis, atingindo médias de 0,74, para a categoria aprovação, e 0,79 para reprovação por falta. Também foi aplicado o questionário EFLA (Evaluation Framework for Learning Analitycs) a alunos, professores e gestores, a fim de se avaliar o plugin. Em uma pontuação possível de 0 a 100, obteve-se pontuação geral para o instrumento de 88,13 entre os alunos, 82,96 entre os professores, e 97,53 entre os gestores participantes desta investigação. Isso indica que os três segmentos avaliaram positivamente o uso do artefato com a finalidade de ser um recurso a mais para o apoio à melhoria do rendimento acadêmico dos alunos do curso. Por fim, sugere-se o modo pedagógico do uso do plugin em cada uma de suas funcionalidades expressas.
Palavras-chave: Analítica da Aprendizagem. Educação a Distância. Formação de Professores. Plugin. Moodle.
Abstract:
Learning analytics emerges as a research area that aims to provide meaningful information about learning based on the analysis of information collected from aspects of students' lives that may be related to the educational context. Considering this, this research proposes to answer the following problem: how to apply learning analytics to improve, from the perspective of managers, teachers and students, the academic performance of students of the Degree in Distance Computing at UAB/UECE, through a tool available in the virtual learning environment? In the search to answer this question, we have listed as a general objective, to evaluate, based on the perception of managers, teachers and students, the application of learning analytics in the Degree in Computing at UAB/UECE, through a computational solution, and its possible implications for improving academic performance in the course. Therefore, we delimited five specific objectives: to identify current academic performance indices in the Licentiate in Computing course at UAB/UECE; to know patterns of behavior of the interaction data existing in the VLE, of the undergraduates in Computing, and their relationship with academic performance; develop a learning analytics plugin to identify academic performance based on the data available in the VLE used by the course; evaluate, from the perspective of managers, professors and students of the course, the potential of the plugin to favor the improvement of students' academic performance; to propose guidelines that can contribute to the improvement of the performance in the training of students of the Distance Learning Degree in Computing at UAB/UECE. In the methodology, we adopted, as a paradigm, pragmatism, the mixed approach and the Design Science Research method. The study was limited to the State of Ceará, having as its research area the Degree in Distance Computing, offered by the State University of Ceará (UECE), in partnership with the Open University System of Brazil (UAB). The research had as subjects students, professors and managers of that course. A Moodle plugin called LAnalytics was developed, which seeks to provide meaningful information to those involved in the teaching and learning processes of the course, based on indicators collected from the database of records of actions in this virtual environment. This allows them to anticipate possible risks and opportunities, become aware, reflect and adapt their teaching and learning paths. The artifact has resources that provide forecasts generated based on Weka's Logistic algorithm, using the multinomial logistic regression technique, as well as interventions and data analysis through panels, reports and ad-hoc analyses. 1,170 different forecast models were created and evaluated, which obtained an average accuracy of 69.37%, reaching 100% in some weeks of certain disciplines, and reaching an average accuracy of 98.10% in all weeks of one of the disciplines. . The models were also evaluated based on the area under the ROC curve, and, in the overall average, for the pass and fail categories, they were classified as acceptable, reaching averages of 0.74 for the pass category, and 0.79 for disapproval for lack. The EFLA questionnaire (Evaluation Framework for Learning Analitycs) was also applied to students, teachers and managers, in order to evaluate the plugin. In a possible score from 0 to 100, the overall score for the instrument was 88.13 among students, 82.96 among teachers, and 97.53 among managers participating in this investigation. This indicates that the three segments positively evaluated the use of the artifact with the purpose of being an additional resource to support the improvement of the academic performance of the students of the course. Finally, we propose the pedagogical way of using the plugin in each of its features presented.
Keywords: Learning Analytics. Distance Education. Teacher Training. Plugin. Moodle.
Tipo do Trabalho:
Tese
Referência:
Sousa, Thales Mesquita. Analítica da aprendizagem como estratégia para previsão e prevenção do rendimento acadêmico na formação a distância de professores em computação da UAB/UECE. 2022. 335 f. Tese (Doutorado em 2022) - Universidade Estadual do Ceará, Fortaleza, 2022. Disponível em: Acesso em: 28 de abril de 2024
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