Metodologias ativas integradas a um sistema de recomendação com suporte à mineração de dados educacionais e learning analytics para a mitigação de evasão da educação a distância
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Rigo, Sandro José | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Barbosa, Jorge Luis Victória | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/6754464380129137 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/3914159735707328 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Andrade, Tiago Luís de | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/3271338357441212 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2023-11-08T13:23:09Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2023-11-08T13:23:09Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2023-08-24 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Distance Education enabled educational practices based on digital platforms. Despite the widespread adoption of this teaching modality, the high dropout rates are a matter of concern for teachers and institutional managers. There are initiatives to mitigate this situation, such as the application of Educational Data Mining (EDM) and Learning Analytics (LA) techniques and the use of Recommender Systems (RS). Despite being effective in identifying students prone to dropping out and recommending complementary learning materials, they lack mechanisms for student motivation and teachers' pedagogical intervention, as they do not present methodological proposals to encourage the learning of those identified as at risk of dropout, mitigating this possibility. Given this, this work aims to develop an RS model that presents as a differential integration of the pedagogical strategy of Active Methodologies, Problem-Based Learning (PBL), with the EDM and LA techniques, capable of identifying students at risk of disapproval and dropout and enhance their permanence, in a collaborative and interactive process for solving problems. In the studies carried out in the literature, no evidence of this integration was found, with the development of the model being the main scientific contribution of this work, since recent studies point to the importance of improving the ways of teaching. In this sense, a prototype was developed, called Éforo-SR, and a Case Study was carried out with 3 evaluations: (i) verification of the functionalities and interfaces with the use by a teacher; (ii) the evaluation of 13 professors from different areas of knowledge based on acceptance and perceived usefulness, according to the TAM Model - Technology Acceptance Model; (iii) the evaluation of the practical application in a discipline offered in the Distance Education, by 1 teacher to 89 students. Data were collected through questionnaires and submitted for quantitative and qualitative analysis. The results indicated that teachers and students attested to the correct functioning of Éforo-SR, and, according to the TAM Model, more than 87% of teachers and 90% of students agreed with its ease of use. Furthermore, 77% of teachers and more than 88% of students agreed that RS could be helpful in the teaching and learning process. Such results are confirmed when more than 84% of the teachers and 87% of the students answered that they would recommend the prototype of the RS model developed since, in the subject studied, there was an increase in the class average and effective participation of students in an interactive and collaborative process, considered positive and, at the same time, promising given the scientific contribution of the integration of Active Methodologies with the recommendation of materials, EDM and LA for Distance Education. Thus, the results of the evaluations suggested that the model can contribute to improving teaching practices since it helps the teacher recommend complementary materials, encourages collaborative learning, and favors the monitoring of this process and the activities developed by the students. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Apesar da ampla adoção da Educação a Distância (EaD), os altos índices de evasão são motivos de preocupação de professores e gestores institucionais. Existem iniciativas para mitigação dessa situação, como a aplicação de técnicas de Mineração de Dados Educacionais (MDE) e Learning Analytics (LA) e a utilização de Sistemas de Recomendação (SR). Apesar de efetivas em aspectos de identificação de alunos propensos a evadir e indicação de materiais complementares para a aprendizagem, carecem de mecanismos para a motivação dos estudantes e intervenção pedagógica dos professores, já que não apresentam propostas metodológicas para incentivar a aprendizagem dos identificados com risco de evadir, mitigando essa possibilidade. Esse trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de SR que apresenta como diferencial a integração da estratégia pedagógica das Metodologias Ativas, Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP), às técnicas de MDE e LA, capaz de identificar os alunos com risco de reprovação e evasão e potencializar a sua permanência, em um processo colaborativo e interativo para a resolução de problemas. Nos estudos realizados na literatura, não foram encontradas evidências dessa integração, sendo o desenvolvimento do modelo a principal contribuição científica desse trabalho. Nesse sentido, foi desenvolvido um protótipo, denominado Éforo-SR, e realizado um Estudo de Caso com 3 avaliações: (i) verificação das funcionalidades com a utilização por um professor; (ii) a avaliação de 13 professores de diferentes áreas de conhecimento com base na aceitação e utilidade percebida, conforme Modelo TAM - Technology Acceptance Model; (iii) a avaliação da aplicação prática em uma disciplina ofertada na modalidade EaD, por 1 professor e 89 alunos. Os dados foram coletados através de questionários e submetidos à análise quantitativa e qualitativa. Os resultados indicaram que professores e alunos atestaram o correto funcionamento do Éforo-SR e, de acordo com o Modelo TAM, mais de 87% dos professores e 90% dos alunos concordaram com a facilidade de uso. Além disso, 77% dos professores e mais de 88% dos alunos concordaram que o SR pode ser útil no processo de ensino e aprendizagem. Tais resultados são confirmados quando mais de 84% dos professores e 87% dos alunos responderam que recomendariam o protótipo do modelo de SR desenvolvido, uma vez que, na disciplina foco do estudo, verificou-se o aumento da média da turma e a participação efetiva dos alunos em um processo interativo e colaborativo, considerados positivos e, ao mesmo tempo, promissores diante da contribuição científica da integração de Metodologias Ativas com recomendação de materiais, MDE e LA para a Educação a Distância. Com isso, os resultados das avaliações realizadas sugerem que o modelo possui potencial para contribuir com a melhoria das práticas de ensino, já que auxilia o professor na recomendação de materiais complementares, incentiva a aprendizagem colaborativa e favorece o acompanhamento desse processo e das atividades desenvolvidas pelos alunos. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | Nenhuma | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12804 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Educação a distância | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Evasão no ensino superior | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sistema de recomendação | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Metodologias ativas | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Mineração de dados educacionais | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Learning Analytics | en |
| Assunto (dc.subject) | Distance education | en |
| Assunto (dc.subject) | Dropout in higher education | en |
| Assunto (dc.subject) | Recommendation system | en |
| Assunto (dc.subject) | Active methodologies | en |
| Assunto (dc.subject) | Educational data mining | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
| Título (dc.title) | Metodologias ativas integradas a um sistema de recomendação com suporte à mineração de dados educacionais e learning analytics para a mitigação de evasão da educação a distância | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Tese | pt_BR |
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