Núcleos de avaliações diagnóstica e formativa para regulação da aprendizagem de programação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Márcia Gonçalves de
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
Texto Completo: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9711
Resumo: The computers programming knowledge is considered complex because it requires a combination of several cognitive skills and extensive practice to be learned. Once many students come to universities malformed in essential skills to solve problems, it is expected that they face difficulties to develop computer programs. Thus, programming disciplines are those which respond more for the high failure rates and even evasion of computers science courses. As the programming classrooms are more numerous every year by increasing the number of vacancies and the additional students who failed, manual and cognitive effort is demanded from the teacher to correct a lot of exercises. Furthermore, in classrooms with a lot of students, it is almost impossible for a teacher to make an individual learning monitoring of their students. In order to reduce teacher’s efforts to correct exercises and to provide better learning conditions for students of programming courses, we propose in this thesis a system for monitoring and regulation of learning programming. This system consists of two cores: Diagnostic Assessment Core (DAC) and Formative Assessment Core (FAC), both implemented by pattern recognition technologies such as Clustering, Linear Regression and ML-kNN Multilabel Classification Algorithm. The DAC performs the functions of semi-automatic correction of exercises and mapping of students’profile. The FAC, in turn, has the functions of stability control of student’s performances and of activities recommendation for students whose profiles indicate learning difficulties. In this thesis the assessment cores were applied in the learning context of C Language. The results of applying assesment cores in actual programming classrooms demonstrate that it is possible automatically to reduce the correction effort of exercises up to 70% and to mimic the recommendations of teachers around 90% of the times. In summary, the contribution of this work to the computer programming field is to provide a mechanism for diagnosis and adjustment of variables that characterize the learning programming allowing the teacher to make better learning management of their students.
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spelling Segatto, Marcelo Eduardo VieiraOliveira, Elias Silva deOliveira, Márcia Gonçalves deGiraffa, Lucia Maria MartinsZandonade, ElianaGuizzardi, Renata Silva SouzaSalles, Evandro Ottoni TeatiniTavares, Orivaldo de Lira2018-08-02T00:01:59Z2018-08-012018-08-02T00:01:59Z2013-11-22The computers programming knowledge is considered complex because it requires a combination of several cognitive skills and extensive practice to be learned. Once many students come to universities malformed in essential skills to solve problems, it is expected that they face difficulties to develop computer programs. Thus, programming disciplines are those which respond more for the high failure rates and even evasion of computers science courses. As the programming classrooms are more numerous every year by increasing the number of vacancies and the additional students who failed, manual and cognitive effort is demanded from the teacher to correct a lot of exercises. Furthermore, in classrooms with a lot of students, it is almost impossible for a teacher to make an individual learning monitoring of their students. In order to reduce teacher’s efforts to correct exercises and to provide better learning conditions for students of programming courses, we propose in this thesis a system for monitoring and regulation of learning programming. This system consists of two cores: Diagnostic Assessment Core (DAC) and Formative Assessment Core (FAC), both implemented by pattern recognition technologies such as Clustering, Linear Regression and ML-kNN Multilabel Classification Algorithm. The DAC performs the functions of semi-automatic correction of exercises and mapping of students’profile. The FAC, in turn, has the functions of stability control of student’s performances and of activities recommendation for students whose profiles indicate learning difficulties. In this thesis the assessment cores were applied in the learning context of C Language. The results of applying assesment cores in actual programming classrooms demonstrate that it is possible automatically to reduce the correction effort of exercises up to 70% and to mimic the recommendations of teachers around 90% of the times. In summary, the contribution of this work to the computer programming field is to provide a mechanism for diagnosis and adjustment of variables that characterize the learning programming allowing the teacher to make better learning management of their students.A programação de computadores é um conhecimento considerado complexo porque para ser aprendido requer a combinação de várias habilidades cognitivas e extensa prática. Uma vez que muitos estudantes chegam às universidades mal formados nas habilidades essenciais para a resolução de problemas, é previsível que enfrentem dificuldades em desenvolver programas de computador. Dessa forma, as disciplinas de programação são as que mais respondem pelos altos índices de reprovação e até de evasão em cursos superiores de Informática. Como as turmas de programação ficam mais numerosas a cada ano pelo aumento do número de vagas e pelo adicional de alunos reprovados, demanda-se muito esforço manual e cognitivo do professor para corrigir grandes quantidades de exercícios. Além disso, em turmas com grande número de alunos, é praticamente inviável para um professor realizar um acompanhamento individual da aprendizagem de seus alunos. Com os objetivos de reduzir esforços do professor na correção de exercícios e de oferecer melhores condições de aprendizagem para alunos de cursos de programação, propomos neste trabalho um sistema de monitoramento e regulação da aprendizagem de programação. Esse sistema é formado por dois núcleos: o Núcleo de Avaliação Diagnóstica (NAD) e o Núcleo de Avaliação Formativa (NAF), implementados ambos através de técnicas de reconhecimento de padrões como o Clustering, a Regressão Linear e o Algoritmo de Classificação Multilabel ML-kNN. O NAD realiza as funções de correção semi-automática de exercícios e de mapeamento de perfis. O NAF, por sua vez, possui as funções de controle de estabilidade de desempenhos e de recomendação de atividades para alunos cujo perfis revelem dificuldades de aprendizagem. Neste trabalho os núcleos de avaliação foram aplicados no contexto de aprendizagem da Linguagem C. Os resultados de aplicação dos núcleos de avaliação em turmas reais de programação demonstram que é possível automaticamente reduzir o esforço de correção de exercícios em até 70% e imitar professores nas recomendações de atividades em cerca de 90% das vezes. Em resumo, a contribuição deste trabalho para o domínio da programação de computadores é oferecer um mecanismo de diagnóstico e regulação das variáveis que caracterizam a aprendizagem de programação possibilitando ao professor realizar melhor gestão da aprendizagem de seus alunos.Texthttp://repositorio.ufes.br/handle/10/9711porUniversidade Federal do Espírito SantoDoutorado em Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFESBRCentro TecnológicoAvaliação DiagnósticaAvaliação FormativaAvaliação Semi-automática de ExercíciosRecomendação de Atividades, Aprendizagem de ProgramaçãoAvaliaçãoAprendizagemMicrocomputadores - ProgramaçãoReconhecimento de padrõesEngenharia Elétrica621.3Núcleos de avaliações diagnóstica e formativa para regulação da aprendizagem de programaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALtese_3872_MinhaTeseFinal.pdfapplication/pdf3258506http://repositorio.ufes.br/bitstreams/d3b29c9e-12df-49b5-8468-a77203e72160/download88b6ea2ea95ddb0e1b8c2d685163d826MD5110/97112024-06-28 16:06:20.1oai:repositorio.ufes.br:10/9711http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-06-28T16:06:20Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
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