Learning Analytics no apoio, planejamento e avaliação de metodologias ativas no Ensino de Física

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Martins, Robson Douglas da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-06072023-094213/
Resumo: Neste trabalho, foi desenvolvida uma análise exploratória de dados relativos às atividades e o desempenho de estudantes do curso de física básica matriculados em cursos de bacharelado do campus da USP de São Carlos. O objetivo da análise foi identificar padrões de correlação associados à aprovação na disciplina que possam auxiliar docentes nas tomadas de decisão em relação ao desenvolvimento da disciplina e no processo de retomada e/ou recuperação dos conteúdos. Foram analisados dados de nove turmas, com um total de 565 estudantes, coletados usando um ambiente virtual de aprendizagem (AVA) e analisados (de forma anonimizada) através de scripts em linguagem Python, com auxílio de ferramentas e técnicas matemáticas, computacionais e estatísticas que formam a base das técnicas utilizadas em Learning Analytics e Data Science aplicados a educação. Foram encontradas correlações positivas entre as notas de provas e aprovação na disciplina bem como poucas correlações entre a presença nas aulas e a nota final. Observou-se também uma relativa evasão de estudantes durante o período letivo, levantando questionamentos para estudos futuro a respeito do estímulo que possa ter levado a tal evasão.