Rede de atividades de alto nível aplicada à edição, atualização e acompanhamento de design instrucional com suporte a learning analytics.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4877 |
Resumo: | O Design Instrucional (DI) define a sequência de entrega dos Objetos de Aprendizagem para os alunos. Porém, o acompanhamento das atividades dos estudantes em tempo de execução ainda é uma atividade de difícil realização. Este trabalho propõe a utilização de Rede de Atividades de Alto Nível – RAAN como ferramenta de autoria e acompanhamento da execução de Design Instrucional com o intuito de melhorar seu planejamento e realização. Rede de Atividades de Alto Nível é uma notação baseada em Redes de Petri Colorida que possibilita o acompanhamento de alunos e grupos de alunos com o objetivo de identificar pontos de atraso ou complexos, atividades não relevantes e/ou de difícil continuidade. Algoritmos de Learning Analtycis para os dados armazenados da execução do Design Instrucional gerados pelos alunos foram desenvolvidos. Esta análise dos dados é uma fonte de informações para alterações e melhoramentos do DI e, consequentemente, do processo de aprendizado do aluno. |
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Rede de atividades de alto nível aplicada à edição, atualização e acompanhamento de design instrucional com suporte a learning analytics."High-level activity network applied to the editing, updating and follow-up of instructional design with support for learning analytics".Desing InstrucionalRede de Atividades de Alto NívelRedes de PetriLearning AnalyticsSimulador de EstudantesInstructional DesignHigh Level Activity NetPetri NetsLearning AnalyticsStudents SimulatorO Design Instrucional (DI) define a sequência de entrega dos Objetos de Aprendizagem para os alunos. Porém, o acompanhamento das atividades dos estudantes em tempo de execução ainda é uma atividade de difícil realização. Este trabalho propõe a utilização de Rede de Atividades de Alto Nível – RAAN como ferramenta de autoria e acompanhamento da execução de Design Instrucional com o intuito de melhorar seu planejamento e realização. Rede de Atividades de Alto Nível é uma notação baseada em Redes de Petri Colorida que possibilita o acompanhamento de alunos e grupos de alunos com o objetivo de identificar pontos de atraso ou complexos, atividades não relevantes e/ou de difícil continuidade. Algoritmos de Learning Analtycis para os dados armazenados da execução do Design Instrucional gerados pelos alunos foram desenvolvidos. Esta análise dos dados é uma fonte de informações para alterações e melhoramentos do DI e, consequentemente, do processo de aprendizado do aluno.The Instructional Design (ID) defines the sequence of delivery of learning objects to students. However, the monitoring of student activities at runtime is still difficult to perform an activity. This work proposes the use of High Level Activities Net - HLAN as authoring tool and monitoring the execution of Instructional Design in order to improve its planning and accomplishment. High Level Activities Net is based on Coloured Petri Nets notation that enables the monitoring of students and groups of students in order to identify points of delay or complex, irrelevant and / or difficult to continue activities. Learning Analytics algorithms for the performance data stored execution of Instructional Design generated by students has been developed. This analysis of data is a source of information for changes and improvements to the DI and, consequently, the process of student learning.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGSCHIEL, Ulrich.SCHIEL, U.http://lattes.cnpq.br/2971250918247087COSTA, Evandro.FIGUEIREDO , Jorge Cesar Abrantes de.MEDINA, Roseclea Duarte.DORÇA, Fabiano Azevedo.NUNES, Isabel Dillmann.2014-06-062019-07-15T12:33:05Z2019-07-152019-07-15T12:33:05Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4877NUNES, Isabel Dillmann. Rede de atividades de alto nível aplicada à edição, atualização e acompanhamento de design instrucional com suporte a learning analytics. 2014. 236f. (Tese de Doutorado em Ciência da Computação) Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2014. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4877porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2022-03-23T10:40:04Zoai:localhost:riufcg/4877Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512022-03-23T10:40:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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O Design Instrucional (DI) define a sequência de entrega dos Objetos de Aprendizagem para os alunos. Porém, o acompanhamento das atividades dos estudantes em tempo de execução ainda é uma atividade de difícil realização. Este trabalho propõe a utilização de Rede de Atividades de Alto Nível – RAAN como ferramenta de autoria e acompanhamento da execução de Design Instrucional com o intuito de melhorar seu planejamento e realização. Rede de Atividades de Alto Nível é uma notação baseada em Redes de Petri Colorida que possibilita o acompanhamento de alunos e grupos de alunos com o objetivo de identificar pontos de atraso ou complexos, atividades não relevantes e/ou de difícil continuidade. Algoritmos de Learning Analtycis para os dados armazenados da execução do Design Instrucional gerados pelos alunos foram desenvolvidos. Esta análise dos dados é uma fonte de informações para alterações e melhoramentos do DI e, consequentemente, do processo de aprendizado do aluno. |
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