Análise qualitativa e quantitativa do processo de aprendizagem baseado em design thinking a partir do uso do eletroencefalograma e rastreamento ocular

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Prestes, Lucas Plautz
• Orientador(a): Zaro, Milton Antonio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Metodologia
• Palavras-chave em Inglês: Educational methodology; Electroencephalogram; Design thinking; Artificial intelligence; Eye tracking
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/280748

O século XXI representa uma era de grandes transformações tecnológicas com reflexo no cotidiano e principalmente nas tecnologias educacionais. Esta transformação propiciou o desenvolvimento de aplicativos educacionais gradativamente sendo integrados no processo de aprendizagem, mas carecendo de uma análise quantitativa de sua eficiência. Na última década, os dispositivos de eletroencefalograma, antes utilizados exclusivamente na área médica, começaram a ser adaptados e disponibilizados para o mercado consumidor, assim possibilitando a sua utilização para a análise dos instrumentos educacionais. Logo, a inserção das tecnologias na sociedade e estendendo-se quando possível a educação, mesmo que de forma precária, não refletiu em uma melhor qualidade de ensino proporcional a sua evolução. Prontamente, é possível refletir que o modelo de ensino em si não evoluiu de forma efetiva e proporcional com a evolução tecnológica nas últimas décadas, mas apenas se adaptou às tecnologias. Consequentemente, a partir do estudo do funcionamento do cérebro, busca-se compreender o seu processo de aprendizagem, não limitado a respostas imediatas de um simples teste, no qual a vivência do aluno ou prévio conhecimento poderá interferir em sua resposta, mas a sua compreensão indireta, a partir da análise qualitativa e quantitativa do comportamento do cérebro durante o processo de aprendizagem com o uso do eletroencefalograma, para assim desenvolver tecnologias com maior assertividade na construção do conhecimento. O desenvolvimento da análise quantitativa da ativação neural, ocorre a partir da criação de uma metodologia de testes com o uso do eletroencefalograma (EEG) e rastreamento ocular aplicado a instrumentos educacionais integrados de forma nativa ao AVA D2L Brightspace. Esta metodologia inicia-se a partir da homogeneização previa das ativações neurais do sujeito, com a indução da equalização das ondas neurais, estendendo-se a sua quantificação. O modelo matemático desenvolvido para a quantificação matemática do cérebro, é realizado a partir da análise individual de cada lobo bem como o seu respectivo efeito relacional aos lobos vizinhos com a atenuação de eventuais artefatos não inerentes a pesquisa. Esta quantificação é realizada a partir do mapeamento individual de cada lobo, proveniente dos sensores do eletroencefalograma ali presentes, bem como a sua respectiva relação matematicamente proporcional a ativação das demais áreas cerebrais. Esta quantificação é relacionada de forma qualitativa ao rastreamento ocular do estudante durante o processo de análise do instrumento de aprendizagem baseada em Design Thinking, com o uso de Inteligência Artificial e comparada com dados pré-processados pelo fabricante do EEG. A partir desta análise, é proposto uma metodologia baseada em Design Thinking de forma assíncrona ao LMS D2L Brightspace que permeia desde o desenvolvimento de animações a avatares gerados por Inteligência Artificial simulando o comportamento humano e a troca de experiências/opiniões entre pessoas, criando assim um júri popular assíncrono. Como resultado desta pesquisa encontra-se o desenvolvimento e validação de um protocolo de utilização do EEG para análise de instrumento educacional, modelo matemático neural para a análise de correlação entre lobos cerebrais, software para a análise de dados neurais com base em BigData, o desenvolvimento e validação do conceito de Design Thinking aplicado a ambiente online de aprendizagem de forma assíncrona com a utilização de animações e avatares gerados por Inteligência Artificial entre outros.