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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38548

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSOUZA, Fernando da Fonseca de-
dc.contributor.authorFREITAS, Elyda Laisa Soares Xavier-
dc.date.accessioned2020-11-09T18:15:42Z-
dc.date.available2020-11-09T18:15:42Z-
dc.date.issued2020-08-27-
dc.identifier.citationFREITAS, Elyda Laisa Soares Xavier.MMALA: um modelo de maturidade para adoção de Learning Analytics. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38548-
dc.description.abstractLearning Analytics (LA) é uma tendência recente na educação. LA se utiliza dos dados resultantes das interações ocorridas nos Sistemas de Gestão de Aprendizagem - bem como em outras fontes, como redes sociais, por exemplo, - para realizar análises que apoiam a compreensão e avaliação dos processos de ensino e aprendizagem, permitindo a tomada de decisão de alunos, professores e gestores, visando à melhoria desses processos. Pela utilização de LA, é possível, por exemplo, identificar prematuramente os estudantes que podem vir a abandonar o curso ou mesmo identificar os objetos de aprendizagem mais adequados ao perfil de cada aluno. Porém, a simples utilização de ferramentas não assegura a obtenção de benefícios, visto que a adoção de Learning Analytics é uma tarefa complexa, a qual envolve diferentes áreas e stakeholders da instituição de ensino. Um instrumento que pode ajudar na identificação dessas áreas consideradas essenciais para a adoção de LA e, assim, dar suporte às Instituições de Ensino Superior (IES) que desejam iniciar a sua utilização é o Modelo de Maturidade (MM). MM têm sido utilizados para auxiliar na melhoria de processos, identificando atividades que podem ser executadas a fim de que a organização avance a níveis mais altos de maturidade, gradualmente. Nesse sentido, esta tese tem por objetivo o desenvolvimento de um Modelo de Maturidade para Adoção de Learning Analytics (MMALA), com o intuito de auxiliar as IES que desejam iniciar a utilização de LA e permitindo-as progredir sucessivamente no seu uso, possibilitando um aumento na extensão dos benefícios obtidos na medida em que avançam a níveis mais altos de maturidade. O MMALA identifica 16 áreas de processos que devem ser consideradas na adoção de LA, organizadas em 5 categorias; além disso, proporciona um roteiro de melhoria, por meio de suas práticas funcionais, divididas em 4 níveis de maturidade. O modelo proposto foi desenvolvido seguindo a metodologia de Becker et al. (2009), tendo sido avaliado em duas ocasiões, sendo a última por meio de Opinião de Especialistas, com a participação de pesquisadores renomados em LA. Os resultados da avaliação mostraram que o MMALA pode ser considerado abrangente, consistente e adequado para apoiar as IES na adoção de LA. Com o desenvolvimento do MMALA, este estudo pretende contribuir para a democratização da utilização de LA, e, por conseguinte, para a melhoria do processo de ensino e aprendizagem.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsembargoedAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia de Software e Linguagens de Programaçãopt_BR
dc.subjectDados Educacionaispt_BR
dc.subjectProcesso de Ensino-Aprendizagempt_BR
dc.subjectMelhoria de Processospt_BR
dc.titleMMALA : um modelo de maturidade para adoção de Learning Analyticspt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coGARCIA, Vinicius Cardoso-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0804375840636282pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7076371974874150pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxLearning Analytics (LA) is a recent trend in education. LA deploys data resulting from the interactions that took place in the Learning Management Systems - as well as in other sources, such as social networks, - to carry out analyzes that support the understanding and evaluation of the teaching and learning processes. It allows the decision-making of students, teachers, and managers, aiming at improving such processes. By using LA, it is possible, for example, to identify in advance students who may drop out of the course or even recognize the learning objects most appropriate to the profile of each student. However, just using tools does not guarantee the reaching of benefits, since the adoption of Learning Analytics is a complex task, which involves different areas and stakeholders of the educational institution. A Maturity Model (MM) is an instrument that can help identifying the areas considered essential for the adoption of LA and, therefore, to support Higher Education Institutions (HEI) that wish to start using it. MM has been used in different areas to aid the improvement of processes, identifying activities that can be carried out in order to allow the organization to gradually progress to higher levels of maturity. In this sense, this thesis aims to develop a Maturity Model for the Adoption of Learning Analytics (MMALA) to assist HEI that wish to start using LA and allowing them to progress in its use, enabling an increase in the extent of the benefits obtained as they go forward to higher levels of maturity. MMALA identifies 16 process areas that should be considered when adopting LA, organized in 5 categories; in addition, it provides an improvement roadmap, through its functional practices, divided into 4 levels of maturity. The proposed model was developed following the methodology of Becker et al. (2009), and it has been evaluated two times. The last one by Experts’ Opinion, with the participation of renowned researchers in LA. The evaluation results showed that MMALA could be considered comprehensive, consistent, and adequated to support HEIs in adopting LA. With the development of MMALA, this study aims to contribute to the democratization of the LA use, and, therefore, to the improvement of the teaching and learning process.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/6613487636748832pt_BR
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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