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  • 标题:LEARNING ANALYTICS PARA AVALIAR O DESEMPENHO DISCENTE EM UMA DISCIPLINA DE CURSOS A DISTÂNCIA
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  • 作者:Enir Da Silva Fonseca ; Carlos Fernando de Araújo Jr.
  • 期刊名称:Revista de Ensino de Ciências e Matemática
  • 电子版ISSN:2179-426X
  • 出版年度:2019
  • 卷号:10
  • 期号:4
  • 页码:137-151
  • DOI:10.26843/rencima.v10i4.2415
  • 出版社:Universidade Cruzeiro do Sul
  • 摘要:O Learning Analytics é visto por educadores como um caminho, uma solução para personalizar a jornada de cada estudante, identificando o seu percurso, as suas dificuldades e os seus hábitos. A análise da aprendizagem é realizada a partir dos dados gerados durante o processo de ensino e aprendizagem, e que a cada dia aumenta em proporções e complexidade superior a capacidade de análise humana, gerando um grande volume de dados que são conhecidos como Big Data. Para consecução desta pesquisa, que visa analisar o desempenho discente em cursos ofertados na modalidade a distância, aplicamos uma pesquisa quantitativa nos dados selecionados em um ambiente virtual de aprendizagem configurado no Blackboard, e os dados de 1809 alunos estão distribuídos em 5 turmas da disciplina de Cálculo Diferencial e Integral II, ofertadas no segundo semestre do ano de 2018. Com a coleta de dados, extraiu-se as informações brutas a partir dos relatórios de acessos e de notas, de toda a atividade do usuário nas áreas de conteúdo e do resumo geral da atividade do usuário. Após a mineração dos dados relevantes ao estudo, implementamos um algoritmo para construção das tabelas e gráficos, como o Boxplot e Histograma. A análise demonstrou que com 50 acessos, o discente obtém condições mínimas para absorver o conteúdo e alcançar média do intervalo de um a quatro pontos, no entanto, os acessos superiores a 200 vezes indicam maior probabilidade de manter-se no intervalo de três, tendendo ao valor máximo, que é de quatro pontos. Assim confirmamos que a maior interatividade, proporciona ao discente um constante contato com conteúdo e consequentemente melhor avaliação.
  • 关键词:Análise de Dados; Educação à distância; Mineração de Dados Educacionais; Tecnologia Educacional; Tomada de Decisão
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