Tentando compreender o comportamento dos alunos em ambientes virtuais

Resumo:

Nesta palestra, serão apresentados alguns trabalhos que estão sendo desenvolvidos pelo Grupo de Sistemas Inteligentes da Universidade Federal do Amazonas. Dentre as várias ferramentas e ambientes utilizados, dois serão destaque por servirem de suporte à nossa pesquisa: o CodeBench e o Moodle. O CodeBench é um juiz online desenvolvido no IComp/UFAM e é através dele que os alunos de programação submetem seus códigos para serem corrigidos automaticamente. Através do registro de todas as atividades realizadas, tentamos entender o comportamento do aluno e predizer suas notas nas avaliações através de algoritmos de Aprendizagem de Máquina. Até o momento, o nosso modelo apresenta resultados promissores para a predição da nota final, com uma acurácia próxima de 80% nas duas primeiras semanas de aula. No Moodle, um dos mais populares Ambientes Virtuais de Aprendizagem, estamos tentando chegar em um modelo que represente as trilhas de aprendizagem dos alunos. Atualmente, estamos fazendo isso através de dígrafos. Com isso, queremos permitir que várias análises de aprendizagem sejam realizadas como: predição de reprovação escolar, formação de grupos e acompanhamento da evolução dos alunos ao longo do tempo, influência dos recursos disponibilizados com as taxas de aprovação e reprovação, dentre outras. O objetivo final, em ambos os casos, é tentar compreender o comportamento e os processos cognitivos dos alunos para o desenvolvimento de ambientes adaptativos.

Biografia:
Possui doutorado em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2011), mestrado em Física Aplicada pela Universidade de São Paulo (2001) e graduação em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (1997). É professora adjunta da Universidade Federal do Amazonas. Principais interesses de pesquisa: Informática na educação, educação especial, tecnologias assistivas, Teoria da Relevância, ciência cognitiva aplicada, sistemas adaptativos, ontologias e aprendizagem móvel