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Título : Uma abordagem de Learning Analytics para a autorregulação da aprendizagem de estudantes em sala de aula invertida
Autor : SILVA, João Carlos Sedraz
Palabras clave : Sistemas de Informação; Engenharia de Software
Fecha de publicación : 15-mar-2018
Editorial : Universidade Federal de Pernambuco
Resumen : A adoção da metodologia Sala de Aula Invertida (SAI) é uma nova tendência no campo educacional, com um número crescente de publicações que mostram impactos significativos no comportamento e no desempenho dos estudantes. Nessa metodologia, o discente é estimulado a estudar o conteúdo curricular antes de frequentar a sala de aula, que passa a ser o lugar de aprender ativamente, onde são concentradas as discussões, perguntas e atividades práticas. Na SAI, o desempenho do estudante é dependente, principalmente, de atividades fora da sala de aula realizadas a distância. Essas atividades exigem uma postura mais ativa do discente na gestão dos seus estudos e, em razão desse requisito, pesquisas sobre SAI apontam para a necessidade do desenvolvimento de abordagens que promovam a Autorregulação da Aprendizagem (ARA). Nesse sentido, o objetivo geral deste trabalho foi propor uma solução de Learning Analytics (LA) e analisar os seus impactos sobre a ARA de estudantes em SAI. Para alcançar esse objetivo, o método de pesquisa seguiu diretrizes de design science e contemplou dois ciclos de investigação. No primeiro ciclo, utilizando um protótipo em um experimento controlado, foram constatadas evidências dos efeitos positivos de um artefato de LA sobre a ARA em um contexto de SAI. A partir dessas evidências, no segundo ciclo da investigação, foram desenvolvidos e implementados recursos de LA no Amadeus LMS, um sistema de gestão de aprendizagem registrado sob licença de Software Público Brasileiro. Esses recursos foram testados por usuários potenciais, os quais julgaram como satisfatória a usabilidade dos artefatos. Os resultados deste trabalho, portanto, não só comprovam indícios dos benefícios da abordagem de LA, mais também contribuem com uma solução integrada a um Software Público Brasileiro, a qual pode ser utilizada, livremente, como um mecanismo de promoção da ARA em SAI.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29849
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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