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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15990
Tipo: Dissertação
Título: Um plugin do tipo report para a identificação do risco de evasão na educação superior a distância que usa técnicas de visualização de dados
Autor(es): Brito, Maria Tatiane de Souza
Primeiro Orientador: Bezerra, Ed Porto
Resumo: Este trabalho pertence ao campo de pesquisa educacional conhecido como Learning Analytics e tem como objetivo propiciar um sistema que apresente alunos em situação de risco de evasão no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) Moodle. O sistema utiliza indicadores sociais, cognitivos e comportamentais, criados com base em dados do AVA, e os exibe por meio de uma ferramenta de visualização de dados. Os AVAs geram relatórios e logs sobre as atividades dos alunos, todavia, eles geralmente são de difícil compreensão para tutores, professores e gestores educacionais. Assim, não permitem a identificação de problemas de evasão de forma mais objetiva. Diante disso, acredita-se que a utilização de uma solução que colete dados de indicadores referentes aos acessos,às interações e às notas dos alunos em um AVA e os apresente por meio de infográficos, pode ajudar professores, tutores e gestores a identificar alunos que possam estar em vias de abandonar um curso a distância. Concebeu-se e se implementou um plugin do tipo report (relatório) para o AVA Moodle, contendo funcionalidades de filtros, envio de notificações e gráficos interativos, gerados pela ferramenta Google Charts. O método grupo focal foi usado para avaliar o plugin com professores, tutores e gerentes de um curso superior a distância, seguido de uma análise qualitativa dos dados coletados. Foi concluído que o plugin melhora a percepção dos professores, tutores e gestores sobre o risco de evasão, permitindo a visualização gráfica de dados estratégicos cognitivos, sociais e comportamentais dos estudantes, de forma mais fácil e objetiva. Considerou-se que o desenvolvimento de ferramentas de Learning Analytics necessita priorizar dados estratégicos de alunos, tais como dados de acessos, de interações e suas notas em disciplinas,pois estes podem auxiliar profissionais na identificação do risco de evasão de alunos.
Abstract: This work belongs to the field of educational research known as Learning Analytics and aims to provide a system that presents students in dropout risk of courses in the Virtual Learning Environment (VLE) Moodle. The system uses social, cognitive, and behavioral indicators, created on the basis of VLE data and displays them through a data visualization tool. VLEs generate reports and logs on student activities, however they are often difficult to understand for tutors, teachers and educational managers. Thus, they do not allow the identification of dropout problems in a more objective way. Therefore, it is believed that the use of a solution that collects data of indicators related to the accesses, interactions and grades of the students in a VLE and presents them through infographics, can help teachers, tutors and managers to identify students who may be in the process of leaving a distance course. A report plugin for Moodle VLE was designed and implemented, containing filteringfeatures,sendingnotificationsandinteractivegraphicsgeneratedbytheGoogleCharts tool. The focus group method was used to evaluate the plugin with teachers, tutors and managers of one higher education online course, followed by a qualitative analysis of the data collected. Itwasconcludedthatthepluginenhancestheteachers’awarenessofthestudents dropoutrisk,makingiteasierandmoreobjectivewhileallowingthegraphicalvisualization of students’ strategic cognitive, social and behavioral data. It was considered that the development of Learning Analytics tools needs to prioritize strategic data of students, such as access data, interactions and their grades in disciplines, since these can help professionals in the identification of the risk of students dropout.
Palavras-chave: Evasão
Moodle
Learning Analytics
Visualização de dados
Indicadores
Dropout
Learning Analytics
Data Visualization
Indicators
Programa de computador - Módulo
Moodle - Plugin
Learning analytics
Ambiente virtual de aprendizagem - Análise de dados
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Informática
Programa: Programa de Pós-Graduação em Informática
Tipo de Acesso: Acesso aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15990
Data do documento: 17-Jan-2019
Aparece nas coleções:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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