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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67163
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Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | LIMA, Simone Cristiane dos Santos | - |
| dc.contributor.author | SANTANA, Ricardo Eraldo de | - |
| dc.date.accessioned | 2025-12-12T16:24:27Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-12T16:24:27Z | - |
| dc.date.issued | 2025-06-18 | - |
| dc.identifier.citation | SANTANA, Ricardo Eraldo de. Favorecendo a aprendizagem colaborativa em PBL: uma solução automatizada para formação de equipes de estudantes baseada em semântica de grupos. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67163 | - |
| dc.description.abstract | O PBL (Problem-Based Learning) é um modelo pedagógico que promove o desenvolvimento de competências profissionais (conhecimentos, habilidades e atitudes) para resolução de problemas por meio da aprendizagem colaborativa alcançada no trabalho em equipes. Esse modelo tem se mostrado bastante adequado ao ensino superior de computação, considerando que soluções tecnológicas para problemas complexos são desenvolvidas por equipes de profissionais de tecnologia com conhecimentos e habilidades diversas e complementares. Nesse contexto, a formação efetiva de equipes é essencial para o sucesso do PBL, pois pode potencializar o aprendizado e o desenvolvimento dos estudantes. A formação de equipes utilizando o PBL envolve esforço e observação de diversos aspectos, o que torna o agrupamento manual custoso na formatação de equipes equilibradas. Além disso, tanto o instrutor quanto o estudante podem participar do processo de decisão de agrupamento, considerando as restrições definidas pelo instrutor e a satisfação do estudante com as recomendações feitas, em geral, associadas a afinidades com seus colegas. Nesse sentido, ao utilizar uma abordagem automatizada que considere esses critérios, atributos dos estudantes e afinidades, é possível agilizar o processo de estruturação de equipes balanceadas entre si e aumentar o potencial de sucesso. Motivado por esse propósito, este estudo considera a seguinte questão de pesquisa: QP) No contexto do ensino superior de computação com PBL, como equipes balanceadas podem ser formadas automaticamente, considerando critérios, atributos e afinidades pré-definidos entre seus membros? Para responder essa questão, este estudo propõe uma solução automatizada para formação de equipes de estudantes utilizando o método DSR (Design Science Research) aplicado em ciclos evolutivos. Esta solução considera múltiplos atributos dos indivíduos envolvidos, critérios do organizador para divisão das equipes e afinidades entre seus membros, usando uma estrutura semântica para formação de equipes. Protótipos do sistema foram criados e avaliados ao longo dos ciclos de DSR para avaliar a proposta, demonstrando conformidade com as restrições definidas e indicação de equipes balanceadas. Os resultados obtidos indicaram correlações positivas entre o balanceamento das restrições e o desempenho das equipes, reforçando a relevância da solução automatizada para a formação de equipes mais eficazes no contexto do PBL. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
| dc.rights | openAccess | pt_BR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
| dc.subject | Ensino Superior de Computação | pt_BR |
| dc.subject | PBL | pt_BR |
| dc.subject | Aprendizagem colaborativa | pt_BR |
| dc.subject | Formação de equipes | pt_BR |
| dc.subject | Web Semântica | pt_BR |
| dc.title | Favorecendo a aprendizagem colaborativa em PBL: uma solução automatizada para formação de equipes de estudantes baseada em semântica de grupos | pt_BR |
| dc.type | masterThesis | pt_BR |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/7324929558028297 | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
| dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
| dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/3675858428545219 | pt_BR |
| dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao | pt_BR |
| dc.description.abstractx | PBL (Problem-Based Learning) is a pedagogical model that promotes the development of professional competencies (knowledge, skills, and attitudes) for problem-solving through collaborative learning achieved in team-based work. This model has proven to be highly suitable for higher education in computing, considering that technological solutions to complex problems are developed by teams of technology professionals with diverse and complementary knowledge and skills. In this context, effective team formation is essential for the success of PBL, as it can enhance student learning and development. Team formation using PBL involves effort and observation of various aspects, making manual grouping inefficient in creating balanced groups. Furthermore, both the instructor and the student can participate in the grouping decision-making process, considering the constraints defined by the instructor and the student's satisfaction with the recommendations, which are generally associated with affinities with their peers. In this regard, by using an automated approach that considers these criteria, student attributes, and affinities, it is possible to streamline the process of structuring balanced teams and mitigate the formation of teams with low potential for success. Motivated by this purpose, this study addresses the following research question: RQ) In the context of higher education in computing with PBL, how can balanced teams be automatically formed, considering predefined criteria, attributes, and affinities among their members? To answer this question, this study proposes an automated solution for forming student teams using the DSR (Design Science Research) method applied in evolutionary cycles. This solution considers multiple attributes of the individuals involved, organizer-defined criteria for team division, and affinities among members, using a semantic structure for team formation. System prototypes were created and evaluated throughout DSR cycles to assess the proposal, demonstrating compliance with the defined constraints and indicating balanced teams. The results obtained showed positive correlations between the balancing of constraints and group performance, reinforcing the relevance of the automated solution for creating more effective teams in the context of PBL. | pt_BR |
| Aparece en las colecciones: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação | |
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|---|---|---|---|---|
| DISSERTAÇÃO Ricardo Eraldo de Santana.pdf | 2.28 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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