Desempenho dos alunos numa disciplina introdutória de programação e o conhecimento longevo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Caldas, Tânia Alencar de, 1961-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640661
Resumo: Orientadores: Rodolfo Jardim de Azevedo, Ricardo Edgard Caceffo
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spelling Desempenho dos alunos numa disciplina introdutória de programação e o conhecimento longevoStudent performance in an introductory programming course and long-term knowledgeInventário conceitualDesempenhoProgramação (Computadores)Conceptual inventoryPerformanceComputer programmingOrientadores: Rodolfo Jardim de Azevedo, Ricardo Edgard CaceffoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: A necessidade de buscar soluções que promovam o conhecimento dos conceitos introdutórios em Computação tem mobilizado pesquisas na construção de um concept inventory (CI), que é um conjunto de questões de múltipla escolha focado em erros comuns de aprendizagem. Neste trabalho, a sigla adotada foi IC, por se tratar de um Inventário Conceitual. O inventário mais conhecido é o da área da Física, force concept inventory. No Instituto de Computação da Unicamp, pesquisa coordenada pelo Professor Ricardo Caceffo, em parceria com a UBC, no Canadá, buscou identificar misconceptions para a criação de um IC com os 7 tópicos mais recorrentes: parâmetros da função; variáveis; recursão; iteração; estruturas; ponteiros e expressões booleanas, totalizando 28 questões. Esta dissertação colabora com a avaliação dos dados da primeira versão do IC e da validação das questões. Como os questionários foram aplicados em um só momento, o ganho de aprendizagem foi substituído pela análise da retenção do aprendizado, ou seja, quão longevo podem ser os conhecimentos apreendidos no início dos cursos. As questões foram enviadas aos alunos de todos os cursos que estudaram a disciplina Algoritmos e Programação de Computadores (MC102) nos anos de 2007 a 2018, possibilitando identificar padrões e comparar resultados entre os cursos; verificando as possíveis diferenças e semelhanças entre os cursos coordenados e os não coordenados. Variáveis como o tipo de ensino médio; o desempenho no vestibular; o desempenho em outras disciplinas; e a aprovação na disciplina MC102 na primeira vez em que tenha sido cursada compuseram as análises. Considerando que o processo de ensino aprendizagem envolve avaliações, tanto internas como externas, foi considerada a relevância de levantar o desempenho no Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (Enade) e o grau de dificuldade na resolução das questões de acordo com a análise dos alunos, ao final do exame. Foi possível concluir que alunos que cursaram o ensino médio em escola técnica e tiveram boas notas no vestibular alcançaram melhor desempenho na disciplina MC102. Quanto ao número de questões de um inventário que seja hábil a alcançar objetivos pedagógicos, verificou-se que a divisão das perguntas em três blocos poderá ser mais eficienteAbstract: The need to search solutions that promote the knowledge of introductory concepts in Computing has mobilized research in the construction of a concept inventory (CI), which is a set of multiple choice questions focused on common learning errors. In this work, the acronym adopted was CI, as it is a Conceptual Inventory. The most well-known inventory is in the area of Physics, force concept inventory. At Unicamp¿s Institute of Computing, research coordinated by professor Ricardo Caceffo, in partnership with UBC, in Canada, sought to identify misconceptions for the creation of a CI with the 7 most recurring topics: function parameters; variables; recursion; iteration; structures; pointers and Boolean expressions, totaling 28 questions. This dissertation collaborates with the evaluation of the data from the first version of the CI and the validation of the questions. As the questionnaires were applied in just one moment, the learning gain was replaced by the analysis of learning retention, that is, how long the knowledge learned at the beginning of the courses can be. The questions were sent to students from all courses who studied the subject Algorithms and Computer Programming (MC102) in the years 2007 to 2018, making it possible to identify patterns and compare results between courses; checking the possible differences and similarities between coordinated and non-coordinated courses. Variables such as the type of high school; performance in the entrance exam; performance in other disciplines; and approval in the discipline MC102 the first time it was taken made up the analyzes. Considering that the teaching-learning process involves assessments, both internal and external, the relevance of raising performance in the National Student Performance Exam (Enade) and the degree of difficulty in resolving the issues according to the students¿ analysis was considered, at the end of the exam. It was possible to conclude that students who attended high school in technical school and had good marks in the entrance exam achieved better performance in the discipline MC102. As for the number of questions in an inventory that is capable of achieving pedagogical objectives, it was found that the division of questions into three blocks may be more efficientMestradoCiência da ComputaçãoMestra em Ciência da ComputaçãoCAPES001CNPQ830510/1999-0FAPESP08668-6/2015[s.n.]Azevedo, Rodolfo Jardim de, 1974-Caceffo, Ricardo Edgard, 1983-Gerosa, Marco AurélioGarcia, Islene CalciolariUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). 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