Uma modelagem diagnóstica multidimensional para o entendimento do perfil de alunos iniciantes em programação
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/1775 |
Resumo: | Studies reveal learning difficulties faced by students in taking introductory programming course. This problem has been reported in various institutions, according to the literature on the subject. In this sense, the present study aims to clarify possible cognitive factors related to poor performance shown, particularly, by many students of Computer Science from the Federal University of Alagoas, concerning to the activity of solving programming problems on a beginner level. In this perspective, we have tried to know, in some cognitive respect, the mentioned students of introductory programming, considering them in different academic contexts. Particularly, we invested primarily in the analysis of groups aiming at understanding the cognitive states of these students. Furthermore, we studied two main kinds of relatioships: (i) the relationship between the performance data presented by the students in the discipline of programming and other related disciplines, as well as, (ii) and in the discipline of programming and the score expressed in the exame to access from high school to the university. To this end, we evaluated different data sources, bringing quantitative and qualitative information about the student, such as: (i) scores of all students that took this course between 2006 and 2013, (ii) scores related to disciplines, including discipline programming between 2010 and 2013, and (iii) corresponding to the set of source code produced by a sample of students on home works and reviews data. From these data, it was possible to develop a model for diagnostic profile of beginners in programming, which identified the existence of three groups of students who have cognitive characteristics ranging from students without success for those who have obtained success in the introductory programming course. |
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Uma modelagem diagnóstica multidimensional para o entendimento do perfil de alunos iniciantes em programaçãoA diagnostic multidimensional modeling for understanding the profile of students beginners in programmingMineração de dados (Computação)Programação (Computadores) - Estudo e ensinoData mining (computing)Programming (Computers)-Study and teachingCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOStudies reveal learning difficulties faced by students in taking introductory programming course. This problem has been reported in various institutions, according to the literature on the subject. In this sense, the present study aims to clarify possible cognitive factors related to poor performance shown, particularly, by many students of Computer Science from the Federal University of Alagoas, concerning to the activity of solving programming problems on a beginner level. In this perspective, we have tried to know, in some cognitive respect, the mentioned students of introductory programming, considering them in different academic contexts. Particularly, we invested primarily in the analysis of groups aiming at understanding the cognitive states of these students. Furthermore, we studied two main kinds of relatioships: (i) the relationship between the performance data presented by the students in the discipline of programming and other related disciplines, as well as, (ii) and in the discipline of programming and the score expressed in the exame to access from high school to the university. To this end, we evaluated different data sources, bringing quantitative and qualitative information about the student, such as: (i) scores of all students that took this course between 2006 and 2013, (ii) scores related to disciplines, including discipline programming between 2010 and 2013, and (iii) corresponding to the set of source code produced by a sample of students on home works and reviews data. From these data, it was possible to develop a model for diagnostic profile of beginners in programming, which identified the existence of three groups of students who have cognitive characteristics ranging from students without success for those who have obtained success in the introductory programming course.Estudos revelam dificuldades por parte de estudantes no aprendizado de programação para iniciantes. Trata-se de um problema reportado em várias instituições, tal como se observa na literatura sobre o assunto. Neste sentido, o presente trabalho buscou esclarecer possíveis fatores cognitivos relacionados ao desempenho insatisfatório apresentado por muitos estudantes de Ciência da Computação da Universidade Federal de Alagoas, relativamente à atividade de resolução de problemas de programação em um nível iniciante. Neste sentido, procurou-se conhecer quem é este estudante de programação inicial, observando-o em diferentes contextos. Particularmente, investiuse primeiramente na análise de grupos com vistas à compreensão dos estados cognitivos destes estudantes. Além disso, estudou-se a relação entre os dados de desempenho apresentados pelos estudantes na disciplina de programação com disciplinas assumidas como relacionadas tanto na graduação, quanto no ensino médio expresso no exame de ingresso na universidade. Para tanto, avaliou-se diferentes fontes de dados, que trazem informações quantitativas e qualitativas a respeito do estudante: (i) notas de todos os alunos que cursaram a disciplina entre 2006 e 2013, (ii) notas de disciplinas afins a disciplina de programação entre 2010 e 2013, e (iii) conjunto de dados correspondente ao código-fonte produzidos por uma amostra de alunos em exercícios e avaliações. A partir desses dados, foi possível elaborar um modelo para o diagnóstico de perfil dos iniciantes em programação, que identificou a existência de três grupos de alunos, que possuem características cognitivas que variam de estudantes sem sucesso para os que obtiveram sucesso no curso introdutório.Universidade Federal de AlagoasBrasilPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de ConhecimentoUFALCosta, Evandro de Barroshttp://lattes.cnpq.br/5760364940162939Paes, Rodrigo de Barroshttp://lattes.cnpq.br/1967806680644977Coelho, Jorge Artur Peçanha de Mirandahttp://lattes.cnpq.br/4791933287778887Serey Guerrero, Dalton Dariohttp://lattes.cnpq.br/2050632960242405Cavalcante, Maria Cristina Tenório Cabral (Maria Cristina Tenório Cavalcante Escarpini)2017-07-20T15:17:17Z2017-06-282017-07-20T15:17:17Z2013-12-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCAVALCANTE, Maria Cristina Tenório Cabral. Uma modelagem diagnóstica multidimensional para o entendimento do perfil de alunos iniciantes em programação. 2013. 64 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2013.http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/1775porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instname:Universidade Federal de Alagoas (UFAL)instacron:UFAL2019-01-09T21:23:26Zoai:www.repositorio.ufal.br:riufal/1775Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufal.br/oai/requestri@sibi.ufal.bropendoar:2019-01-09T21:23:26Repositório Institucional da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) - Universidade Federal de Alagoas (UFAL)false |
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