Análise de aprendizagem da metologia hands-on-tec baseada na mineração de dados : um estudo de caso

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Miyamoto, Inês Barão Ferreira, 1996-
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/68729
Resumo: Orientador : Rodrigo Clemente Thom de Souza
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spelling Miyamoto, Inês Barão Ferreira, 1996-Universidade Federal do Paraná (Campus Jandaia do Sul). Curso de Licenciatura em ComputaçãoSouza, Rodrigo Clemente Thom de, 1978-2020-10-01T21:24:15Z2020-10-01T21:24:15Z2019https://hdl.handle.net/1884/68729Orientador : Rodrigo Clemente Thom de SouzaMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Campus Jandaia do Sul, Curso de Graduação em Licenciatura em Computação.Inclui referênciasResumo : O presente Trabalho de Conclusão de Curso foi realizado com o objetivo de fazer uma análise de aprendizagem relativa à aplicação da metodologia Hands- on-Tec no ensino de Ciências da Natureza a alunos do 4o e 5o anos do Ensino Fundamental I, de uma instituição de ensino não formal e de outra de ensino formal. Particularmente, pretendeu-se avaliar as contribuições da metodologia sobre aspectos comportamentais, econômicos e de fluência tecnológica. Para isso, dados demográficos, econômicos, de fluência tecnológica e comportamentais foram coletados, por meio de observação e questionários sobre a aplicação da Hands-on-Tec. A partir das respostas, criou-se uma tabela com 48 instâncias, correspondendo a cada criança, e 25 colunas, correspondendo aos atributos. As variáveis de saída são: "Concentração Melhorou", "Conversa Menos", "Comportamento Casa Melhorou", "Concentração Maior Usando Tecnologias", "Uso Tecnologias Melhorou", "Aprende Melhor Com Tecnologias", "Usa Tecnologias Sem Ajuda" e "Usa Tecnologias Fora Da HoT". Aplicaram-se pré-processamentos e, posteriormente, algoritmos de mineração para classificação dos oito conjuntos de dados, um para cada variável de saída. Foram utilizados os seguintes classificadores: OneR, JRip, J48, Random Tree, Logistic, Multilayer Perceptron, SMO e Naive Bayes. Observou-se que os quatro primeiros algoritmos mencionados obtiveram o melhor desempenho, no geral. Concluiu-se que a metodologia influenciou positivamente no comportamento e concentração, mas principalmente na fluência tecnológica. Espera-se que o trabalho possa, futuramente, auxiliar e orientar educadores que tenham pretensão de utilizar a Hands-on-Tec com os seus alunos.1 arquivo ( p.).application/pdfMineração de dados (Computação)Educaçao - Novas tecnologiasTecnologia educacionalAnálise de aprendizagem da metologia hands-on-tec baseada na mineração de dados : um estudo de casoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALINES BARAO FERREIRA MIYAMOTO.pdfapplication/pdf1211187https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/68729/1/INES%20BARAO%20FERREIRA%20MIYAMOTO.pdfce5fcbcf913e1c37cf16ce110d8f49baMD51open access1884/687292020-10-01 18:24:16.094open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/68729Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082020-10-01T21:24:16Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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