Learning Analytics para avaliar o desempenho discente em uma disciplina de cursos a distância
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Ensino de Ciências e Matemática - REnCiMa |
Texto Completo: | https://revistapos.cruzeirodosul.edu.br/rencima/article/view/2415 |
Resumo: | O Learning Analytics é visto por educadores como um caminho, uma solução para personalizar a jornada de cada estudante, identificando o seu percurso, as suas dificuldades e os seus hábitos. A análise da aprendizagem é realizada a partir dos dados gerados durante o processo de ensino e aprendizagem, e que a cada dia aumenta em proporções e complexidade superior a capacidade de análise humana, gerando um grande volume de dados que são conhecidos como Big Data. Para consecução desta pesquisa, que visa analisar o desempenho discente em cursos ofertados na modalidade a distância, aplicamos uma pesquisa quantitativa nos dados selecionados em um ambiente virtual de aprendizagem configurado no Blackboard, e os dados de 1809 alunos estão distribuídos em 5 turmas da disciplina de Cálculo Diferencial e Integral II, ofertadas no segundo semestre do ano de 2018. Com a coleta de dados, extraiu-se as informações brutas a partir dos relatórios de acessos e de notas, de toda a atividade do usuário nas áreas de conteúdo e do resumo geral da atividade do usuário. Após a mineração dos dados relevantes ao estudo, implementamos um algoritmo para construção das tabelas e gráficos, como o Boxplot e Histograma. A análise demonstrou que com 50 acessos, o discente obtém condições mínimas para absorver o conteúdo e alcançar média do intervalo de um a quatro pontos, no entanto, os acessos superiores a 200 vezes indicam maior probabilidade de manter-se no intervalo de três, tendendo ao valor máximo, que é de quatro pontos. Assim confirmamos que a maior interatividade, proporciona ao discente um constante contato com conteúdo e consequentemente melhor avaliação. |
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Learning Analytics para avaliar o desempenho discente em uma disciplina de cursos a distânciaAnálise de DadosEducação à distânciaMineração de Dados EducacionaisTecnologia EducacionalTomada de DecisãoO Learning Analytics é visto por educadores como um caminho, uma solução para personalizar a jornada de cada estudante, identificando o seu percurso, as suas dificuldades e os seus hábitos. A análise da aprendizagem é realizada a partir dos dados gerados durante o processo de ensino e aprendizagem, e que a cada dia aumenta em proporções e complexidade superior a capacidade de análise humana, gerando um grande volume de dados que são conhecidos como Big Data. Para consecução desta pesquisa, que visa analisar o desempenho discente em cursos ofertados na modalidade a distância, aplicamos uma pesquisa quantitativa nos dados selecionados em um ambiente virtual de aprendizagem configurado no Blackboard, e os dados de 1809 alunos estão distribuídos em 5 turmas da disciplina de Cálculo Diferencial e Integral II, ofertadas no segundo semestre do ano de 2018. Com a coleta de dados, extraiu-se as informações brutas a partir dos relatórios de acessos e de notas, de toda a atividade do usuário nas áreas de conteúdo e do resumo geral da atividade do usuário. Após a mineração dos dados relevantes ao estudo, implementamos um algoritmo para construção das tabelas e gráficos, como o Boxplot e Histograma. A análise demonstrou que com 50 acessos, o discente obtém condições mínimas para absorver o conteúdo e alcançar média do intervalo de um a quatro pontos, no entanto, os acessos superiores a 200 vezes indicam maior probabilidade de manter-se no intervalo de três, tendendo ao valor máximo, que é de quatro pontos. Assim confirmamos que a maior interatividade, proporciona ao discente um constante contato com conteúdo e consequentemente melhor avaliação.Editora Cruzeiro do Sul2019-07-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistapos.cruzeirodosul.edu.br/rencima/article/view/241510.26843/rencima.v10i4.2415Revista de Ensino de Ciências e Matemática; v. 10 n. 4 (2019): jul.; 137-1512179-426X10.26843/rencima.v10i4reponame:Revista de Ensino de Ciências e Matemática - REnCiMainstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSporhttps://revistapos.cruzeirodosul.edu.br/rencima/article/view/2415/1151https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.pt_BRinfo:eu-repo/semantics/openAccessFonseca, Enir da SilvaAraújo Jr., Carlos Fernando de2023-04-21T02:14:22Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/2415Revistahttps://revistapos.cruzeirodosul.edu.br/index.php/rencima/indexPRIhttps://revistapos.cruzeirodosul.edu.br/index.php/rencima/oai||rencima@cruzeirodosul.edu.br2179-426X2179-426Xopendoar:2023-04-21T02:14:22Revista de Ensino de Ciências e Matemática - REnCiMa - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false |
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