Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Chaves, João Bosco |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual do Ceará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=96024
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Resumo: |
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size: 10pt;">No mundo contemporâneo, os dados são a matéria prima para a tomada de decisões. Nas instituições de ensino, a utilização de dados pode possibilitar aos gestores e aos professores a análise do desempenho de seus alunos, favorecendo-lhes uma decisão fundamentada para o direcionamento pedagógico, que será tomado, com o objetivo de alcançar êxito dos discentes nos cursos ofertados. Com base neste argumento, foi definiu-se o seguinte problema de pesquisa: como prever o desempenho de uma turma de licenciandos em Matemática da UAB/UECE, com base nas interações e resultados de uma turma concluída, sob a perspectiva da analítica da aprendizagem? Para tanto, teve-se, como o objetivo geral, analisar o desempenho de uma turma, em andamento, de Licenciatura em Matemática da UAB/UECE, com base nas interações e nos resultados de uma turma concluída, sob a perspectiva da analítica da aprendizagem. E como objetivos específicos: elaborar um modelo estatístico preditivo com base na quantidade de ações, registradas no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA), de uma turma do curso de Licenciatura em Matemática da UAB/UECE, que já tenha sido concluída; analisar a aplicabilidade do modelo preditivo em uma turma em andamento; e propor diretrizes para a aplicação de modelos preditivos em turmas de Licenciatura em Matemática da UAB/UECE. Para realizar a investigação, o pesquisador adotou o paradigma pragmático e a abordagem quantitativa. Os dados de interações no AVA Moodle e de desempenho dos licenciandos do curso de Licenciatura em Matemática a distância da UAB/UECE do polo de Caucaia Jurema (turma concluída) e dos licenciandos nas disciplinas do primeiro semestre do mesmo curso no polo de Caucaia Araturi (turma em andamento) foram coletados. Utilizando regressão logística binária, elaborou por meio do software R, modelo preditivo com base nas ações realizadas pelos licenciandos da turma de Caucaia Jurema, cuja acurácia foi de 86,85%. O modelo aplicado aos dados de Caucaia Araturi indicou acurácia de 93,33%. Esses percentuais associados à sensitividade, especificidade e análise da área sob a curva ROC, mostraram sua eficiência para a previsão da aprovação dos licenciandos. Ao final, conseguiu-se comprovar a tese de que, na perspectiva da analítica da aprendizagem, é possível utilizar um modelo preditivo do desempenho dos estudantes, que tenha sido gerado com os dados registrados no AVA, de uma turma concluída, para prever o desempenho dos estudantes em uma turma em andamento, no curso de Licenciatura em Matemática da UAB/UECE. Palavras-chave: Analítica da Aprendizagem. Formação de Professores. Educação a Distância. Modelo Estatístico de Predição.</span></div> |
