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Repositório Institucional - UECE
Título:
EVASÃO NO CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA A DISTÂNCIA DA UECE SOB A PERSPECTIVA DA ANALÍTICA DA APRENDIZAGEM

Autor(es):
AGUIAR, AMANDA NOBRE DE

Palavras Chaves:
Não informado

Ano de Publicação:
2016

Resumo:
RESUMO
A presente pesquisa é uma dissertação de mestrado que trata da formação de professores da 
educação básica na modalidade a distância. Diz respeito ao fenômeno que tem ocorrido nos 
últimos anos no Brasil, o aumento vertiginoso das matrículas em cursos a distância, sobretudo 
os de formação de professores e paradoxalmente o número imenso de evasão que tais cursos 
apresentam.  Nesse  sentido,  a  analítica  da  aprendizagem  (learning  analytics),  um  campo 
relativamente novo no que tange à pesquisa em Educação, se apresenta como opção preditiva 
viável para a melhoria da aprendizagem de estudantes, a fim de que todo o processo ocorra da 
melhor  forma  possível.  Adotou-se  o  paradigma  pragmático,  a  abordagem  quantitativa  e  o 
método estatístico. Delimitou-se como campo da pesquisa a UECE, e sujeitos os estudantes 
das duas primeiras turmas do curso de licenciatura em matemática a distância dos polos de 
Mauriti e o de Piquet Carneiro que iniciaram em 2009.1 e terminou no segundo semestre de 
2012.2. Procuramos resposta ao seguinte  problema de pesquisa: Quais os fatores associados 
às  interações  dos  alunos  com  o  AVA  que  revelam  indícios  de  futura  evasão  no  Curso  de 
Licenciatura  em  Matemática  a  distância  ofertado  pela  Universidade  Estadual  do  Ceará  em 
parceria  com  Sistema  Universidade  Aberta  do  Brasil,  sob  a  perspectiva  da  analítica  de 
aprendizagem?  Esse  problema  central  se  traduz  em  outras  questões  mais  especificas  que 
dizem  respeito  aos  objetivos  específicos  deste  trabalho.  São  elas:  Quais  são  os  recursos  e 
atividades utilizados no  Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) no Curso  de  Matemática 
UAB/UECE? Quais padrões estatísticos de uso dos recursos e atividades no AVA do curso, 
que culminem na evasão discente? Que diretrizes articuladas com a realidade diagnosticada 
podem  contribuir  para  atenuar  o  problema  da  evasão/abandono  nesse  curso?  A  pesquisa 
apoiou-se em Chatti et al. (2012) em parte de suas três etapas para a aplicação da analítica da 
aprendizagem: 1ª etapa  –  Coleta e pré-processamento; 2ª etapa  –  Analítica. A fim de testar se
as  variáveis  eram  significativas  no  Modelo  de  Regressão  Logística  Binária,  utilizou-se  a 
Estatística  Wald  (Z),  equivalente  à  estatística  T,  de  Student.  Obteve-se  que  P-valor  é,  sim, 
menor que 0,05, demonstrando assim, significância no modelo empregado. Como resultados 
da regressão logística, percebeu-se que, de acordo com a estatística Exp(B) [exponencial de 
Beta] das interações, a chance de um aluno continuar no curso aumenta em 0,001351% para 
cada  interação  a  mais  que  ele  realize  no  sistema.  O  coeficiente  de  correlação  de  postos  de 
Spearman foi utilizado para analisar a relação entre os dados de interação dos estudantes e sua 
tendência para evasão. Os resultados desta pesquisa apontaram que há uma subutilização das 
atividades  e recursos  do  AVA  Moodle usadas  no  curso,  concentrando  a maior parte das  ações 
1
em  Questionários,  Envio  de  arquivos,  Visualização  de  Atividades  e  Recursos  Gerais  do 
Curso,  Fóruns,  Tarefas,  Chats  e  Escolha.  Verificou-se  serem  essas  as  variáveis  mais 
significativas no modelo com seus  coeficientes de correlação de moderado a forte, sendo as 
supracitadas  atividades  as  que  demonstraram  maior  correlação  com  a  variável  evasão. 
Constou-se  também  correlações  entre  as  interações  (variáveis  independentes  do  modelo),  o 
que causou um problema de  multicolinearidade, inviabilizando a regressão logística. Assim, 
optou-se por usar uma única variável, com a soma de todas as interações, para avaliar o seu 
impacto na conclusão/continuação do curso e constatou-se que 26 são as ações que possuem 
influência  sobre  a  evasão/permanência  dos  alunos  e  que  elas  têm  relação  entre  si  entre 
moderada a forte.
Palavras-chave:  Formação  de  Professores.  Educação  a  Distância.  Analítica  da 
Aprendizagem. Evasão. Licenciatura em Matemática. 

Abstract:
ABSTRACT
This research is a masters dissertation that deals with the basic education teacher training in 
distance.  It  concerns  the  phenomenon  that  has  occurred  in  recent  years  in  Brazil,  the  rapid 
increase  in  enrollment  in  distance  learning  courses,  especially  teacher  training  and 
paradoxically  the  immense  number  of  evasion  that  these  courses  present.  In  this  sense,  the 
analytical  learning  (learning  analytics)  is  a  relatively  new  field  with  as  regards  research  in 
education, it's presented as a viable predictive option to improve the learning of students, so 
that  the  whole  process  occurs  in  the  best  possible  way.  It  was  adopted  the  pragmatic 
paradigm, the quantitative approach and the statistical method. It was delimited as the field of 
the  research  UECE,  and  subjects  the  students  of  the  first  two  classes  of  the  mathematics 
degree course distance of the poles of Mauriti and Piquet Carneiro that began in 2009.1, and 
end in the second half of 2012.2. We seek to answer the following research question: What 
are  the  factors  associated  with  interactions  of  students  with  AVA  that  reveal  evidences  of 
future evasion in the Degree in Mathematics distance offered by the State University of Ceará 
in  partnership  with  System  Open  University  of  Brazil,  under  the  perspective  of  analytical 
learning? This central problem translates into other more specific issues that are related to the 
specific objectives of this study. They are: What are the resources and activities used in the 
Virtual  Learning  Environment  (VLE)  in  the  UAB  Mathematics  Course  /  UECE?  What 
statistical  patterns  of  resource  use  and  activities  in  the  AVA  of  the  course,  culminating  in 
student evasion? What guidelines articulated with reality diagnosed can help to alleviate the 
problem of evasion / abandon in this course? We support in Chatte et al. (2012) in part of its 
three  steps  to  the  application  of  analytical  learning:  Step  1  -  Collection  and  preprocessing; 
Step 2 -  Analytical. With the intention to test whether the variables were significant in Model 
Regression  Logítica  Binary,  we  used  the  Wald  statistic  (Z),  equivalent  to  the  statistical  T, 
Student, we obtained P-value is rather lower than 0.05, thus demonstrating , significance in 
the  model  employed.  The  results  of  logistic  regression,  it  was  observed  that,  according  to 
statistics  Exp  (B)  [exponential  Beta]  of  interactions,  the  chance  of  a  student  continues  the 
course  increases  0.001351%  for  each  interaction  more  that  he  performs  in  the  system.  The 
Spearman's rank correlation coefficient was used to analyze the relationship between the data 
interaction of students and their tendency to Spearman to evasion. The results of this research 
showed that: there is an underutilization of activities and VLE Moodle resources used in the 
course, concentrating most of the actions in Questionnaires, sending  files, view activities and 
General  Course  Resources,  Forums,  Assignments,  Chats  and  Choice  where  these  were  found 
10
to  be  the  most  significant  variables  in  the  model  with  their  moderate  to  strong  correlation 
coefficients,  and  the  aforementioned  activities  that  showed  the  highest  correlation  with 
evasion variable. It was also found correlations between interactions (independent variables in 
the  model),  which  caused  a  multicollinearity  problem  invalidating  the  logistic  regression. 
Thus, we chose to use a single variable, the sum of all interactions, to evaluate their impact on 
the conclusion / continuation of the course and it was found that 26 are the actions that have 
influence  on  dropout  /  retention  of  students  and  they  have  relation  to  each  other  from 
moderate to strong.
Keywords:  Teacher  training.  Distance  Education.  Analytics  Learning.  Evasion.  Degree  in 
Mathematics.

Tipo do Trabalho:
Dissertação

Referência:
AGUIAR, AMANDA NOBRE DE. EVASÃO NO CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA A DISTÂNCIA DA UECE SOB A PERSPECTIVA DA ANALÍTICA DA APRENDIZAGEM. 2016. 124 f. Dissertação (Mestrado Acadêmico ou Profissional em 2016) - Universidade Estadual do Ceará, , 2016. Disponível em: Acesso em: 5 de maio de 2024

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