ESTUDO DO DESENVOLVIMENTO COGNITIVO INDIVIDUAL E DE GRUPOS ATRAVÉS DA ANÁLISE AUTOMÁTICA

Este artigo propõe o uso de métodos automáticos de análise de dados para possibilitar a integração das teorias de ensino-aprendizagem aos ambientes virtuais de aprendizagem. Em domínios onde o desenvolvimento cognitivo passa pela resolução de problemas, a análise do processo de aprendizagem depende do raciocínio desenvolvido pelo aluno para chegar à solução e do devido acompanhamento do professor. O acompanhamento deste processo permite reconhecer padrões cognitivos que podem desencadear o sucesso ou o fracasso na aprendizagem, auxiliando o professor nas suas tarefas. Com esta finalidade, este artigo propõe o uso de algoritmos de clustering para auxiliar a análise do desenvolvimento cognitivo individual e de grupos através de um experimento na aprendizagem da lógica de programação

Adoption And Utilisation Of Learning /Course Management Systems: The Study Of University Of Professional Studies, Accra

ABSTRACT: Technological changes are having a great impact on teaching and learning all over the world. Students in Ghana at the various levels, especially, the tertiary level are also becoming more technologicallyinclined with most of them owning computers and having access to the world wide web. Access to smart phones is even making this easier. Oblinger and Oblinger, (2005) describe net generation students as highly literate, preferring to learn by doing experiential and also at ease with image-rich environments than text. For these and many other reasons, many universities (and even some senior secondary schools) around the world have course materials, lectures and discussions online in addition to classroom-based learning. Once online, students can access the latest information at any time and make copies of materials or download course materials and even partake in discussion forums, quizzes and turn in assignments online. Students can also communicate with instructors and other students whenever their schedules permit. This study sought to find out of the level of acceptance of the system and whether it is helping students get more from their courses. It also tested the some of the assumptions of the technology acceptance model (TAM) on which the study was based

Visualização exploratória e predição de desempenho de dados educacionais da Universidade de Brasília

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Nas últimas décadas, a quantidade dados educacionais coletados por universidades tem aumen- tado. Com o auxílio das informações passíveis de serem extraídas desses dados, universidades podem melhorar a qualidade de ensino e o desempenho dos estudantes. Técnicas de visual- ização de informação podem ser úteis para a análise desses dados facilitando a descoberta de padrões e auxiliando universidades a tomar decisões. Em 2004, a Universidade de Brasília (UnB) começou a implementar um sistema de co- tas raciais no ingresso dos estudantes, separando parte das vagas para estudantes negros. A quantidade de dados gerados, referentes a esses estudantes nos últimos 15 anos, torna possível realizar uma comparação entre os estudantes cotistas de forma quantitativa e verificar diferenças em seus rendimentos acadêmicos. Neste trabalho, por meio da visualização exploratória foi realizada uma comparação entre os alunos cotistas e não cotistas da UnB. Técnicas de redução de dimensionalidade como PCA e t-SNE foram utilizadas para facilitar a visualização e separação dos estudantes em grupos. Uma ferramenta de visualização interativa também foi construída para prover informações de acordo com a necessidade do usuário. Além disso, foi desenvolvido um modelo de predição, utilizando os algoritmos K-NN e Gradient Boosting, para prever os alunos que estão com maior risco de abandonar o curso, provendo assim informações para a universidade, se possível.In recent decades the amount of educational data collected by universities has increased. With the help of information that can be extracted from this data, universities can improve teach- ing quality and student performance. Information visualization techniques can be useful for analyzing this data by facilitating pattern discovery and helping universities make decisions. In 2004, the University of Brasilia (UnB) began implementing a quota system for student admission, separating part of the vacancies for black students. The amount of data generated for these students over the last 15 years makes it possible to perform a quantitative comparison between quota students and verify differences in their academic achievement. In this study, through visual data mining, a comparison between the quota and non-quota students was performed at UnB. Dimensionality reduction techniques such as PCA and t-SNE were used to facilitate visualization and separation of students into groups. An interactive vi- sualization tool has also been built to provide information according to the user’s need. In addition, a prediction model has been developed using the K-NN and Gradient Boosting to pre- dict students who are most likely to drop out, thus providing information to the university and, if possible, to avoid dropout

Visualização exploratória e predição de desempenho de dados educacionais da Universidade de Brasília

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Nas últimas décadas, a quantidade dados educacionais coletados por universidades tem aumentado. Com o auxílio das informações passíveis de serem extraídas desses dados, universidades podem melhorar a qualidade de ensino e o desempenho dos estudantes. Técnicas de visualização de informação podem ser úteis para a análise desses dados facilitando a descoberta de padrões e auxiliando universidades a tomar decisões. Em 2004, a Universidade de Brasília (UnB) começou a implementar um sistema de cotas raciais no ingresso dos estudantes, separando parte das vagas para estudantes negros. A quantidade de dados gerados, referentes a esses estudantes nos últimos 15 anos, torna possível realizar uma comparação entre os estudantes cotistas de forma quantitativa e verificar diferenças em seus rendimentos acadêmicos. Neste trabalho, por meio da visualização exploratória foi realizada uma comparação entre os alunos cotistas e não cotistas da UnB. Técnicas de redução de dimensionalidade como PCA e t-SNE foram utilizadas para facilitar a visualização e separação dos estudantes em grupos. Uma ferramenta de visualização interativa também foi construída para prover informações de acordo com a necessidade do usuário. Além disso, foi desenvolvido um modelo de predição, utilizando os algoritmos K-NN e Gradient Boosting, para prever os alunos que estão com maior risco de abandonar o curso, provendo assim informações para a universidade, se possível.In recent decades the amount of educational data collected by universities has increased. With the help of information that can be extracted from this data, universities can improve teaching quality and student performance. Information visualization techniques can be useful for analyzing this data by facilitating pattern discovery and helping universities make decisions. In 2004, the University of Brasilia (UnB) began implementing a quota system for student admission, separating part of the vacancies for black students. The amount of data generated for these students over the last 15 years makes it possible to perform a quantitative comparison between quota students and verify differences in their academic achievement. In this study, through visual data mining, a comparison between the quota and non-quota students was performed at UnB. Dimensionality reduction techniques such as PCA and t-SNE were used to facilitate visualization and separation of students into groups. An interactive visualization tool has also been built to provide information according to the user’s need. In addition, a prediction model has been developed using the K-NN and Gradient Boosting to predict students who are most likely to drop out, thus providing information to the university and, if possible, to avoid dropout

Mejorando la evaluación de juegos serios mediante el uso de analíticas de aprendizaje

Este trabajo de tesis propone el uso de analíticas de aprendizaje para mejorar la evaluación en videojuegos educativos o juegos serios. El trabajo aborda dos aspectos necesarios para una evaluación de aprendizaje efectiva: 1) los requisitos necesarios en el diseño de juegos serios; 2) la infraestructura y el modelo de análisis necesario para las analíticas de aprendizaje. Estos dos trabajos, combinados, marcan un camino para aplicar analíticas de aprendizaje a juegos serios de manera efectiva. Esta aplicación se fundamenta en proporcionar a profesores e instructores resultados de aprendizaje (o niveles de conocimiento) de sus alumnos tras interactuar con un juego serio. El proceso empieza por el diseño de un juego serio efectivo, capaz de capturar, a partir de las interacciones de los estudiantes, el proceso de aprendizaje. A partir de ahí, se define un modelo de captura de datos que recoja estas interacciones. Después, estas interacciones son analizadas para obtener resultados de aprendizaje, y, finalmente, son mostradas a través de visualizaciones a los profesores e instructores, que pueden tomar acción a partir de ahí. El diseño de juego serios se aborda desarrollando una metodología que modela los aspectos fundamentales en el desarrollo e implementación de un juego serio, desde su incepción inicial a partir de objetivos educativos, pasando por su validación formal con usuarios expertos y terminando con el despliegue final, en el que los usuarios objetivo interactúan con el juego para lograr sus objetivos educativos. Esta metodología se ve acompañada, para cada uno de sus pasos, de las consideraciones necesarias para habilitar la evaluación automática del juego serio, y de un patrón de diseño destinado a estructurar la manera en la que los juegos serios presentan los contenidos educativos a sus jugadores..

Student Use of a Learning Management System for Group Projects: A Case Study Investigating Interaction, Collaboration, and Knowledge Construction.

Web-based Learning Management Systems (LMS) allow instructors and students to share instructional materials, make class announcements, submit and return course assignments, and communicate with each other online. Previous LMS-related research has focused on how these systems deliver and manage instructional content with little concern for how students' constructivist learning can be encouraged and facilitated. This study investigated how students use LMS to interact, collaborate, and construct knowledge within the context of a group project but without mediation by the instructor. The setting for this case study was students' use in one upper-level biology course of the local LMS within the context of a course-related group project, a mock National Institutes of Health grant proposal. Twenty-one groups (82 students) voluntarily elected to use the LMS, representing two-thirds of all students in the course. Students' peer-to-peer messages within the LMS, event logs, online surveys, focus group interviews, and instructor interviews were used in order to answer the study's overarching research question. The results indicate that students successfully used the LMS to interact and, to a significant extent, collaborate, but there was very little evidence of knowledge construction using the LMS technology. It is possible that the ease and availability of face-to-face meetings as well as problems and limitations with the technology were factors that influenced whether students' online basic interaction could be further distinguished as collaboration or knowledge construction. Despite these limitations, students found several tools and functions of the LMS useful for their online peer interaction and completion of their course project. Additionally, LMS designers and implementers are urged to consider previous literature on computer-supported collaborative learning environments in order to better facilitate independent group projects within these systems. Further research is needed to identify the best types of scaffolds and overall technological improvements in order to provide support for online collaboration and knowledge construction.Ph.D.EducationUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/64743/1/slonn_1.pd

Aportes para la evaluación y mejora de la calidad en la enseñanza universitaria basada en e-learning

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2015-2016La formación e-learning se ha desarrollado exponencialmente desde su aparición. Año a año han surgido nuevas tecnologías acompañadas de nuevas metodologías que persiguen el mismo objetivo que hace muchos años, que es ofrecer una mayor calidad educativa a los alumnos que reciben los cursos. Para ello, son muchos los factores a tener en cuenta, bastaría con que uno de los muchos aspectos que intervienen en el proceso educativo falle para no conseguir nuestros objetivos. El profesor, principal actor en la fase previa de preparación de un curso, puede verse sobrepasado al no poseer herramientas para poder diagnosticar la calidad de los recursos que está preparando. El administrador del sistema, a su vez, podría estar confiado en que sus sistemas son de alta calidad y que los futuros alumnos no tendrán ningún problema en el uso de sus herramientas. Estas situaciones, junto con la inmensa oferta tecnológica disponible, hace necesaria la aparición de estándares y herramientas de análisis de calidad para que todos los actores que intervienen en el proceso de enseñanza y aprendizaje, puedan analizar su grado de consecución de los objetivos. A lo largo de este estudio se presentan muchas tecnologías y metodologías, que han sido reguladas mediante estándares y modelos de calidad. La principal contribución de esta tesis es el desarrollo de dos modelos de calidad propios adaptados a la enseñanza universitaria con los que se pueden realizar un análisis de la calidad de una asignatura universitaria. Estos modelos han sido contrastados aplicándose en diferentes casos de estudio, poniendo en valor los resultados que ofrece el modelo y las condiciones de aplicación. Por otra parte, la expansión del e-learning ofrece un amplio abanico de posibilidades y experiencias para la mejora de la calidad educativa en el ámbito universitario. Surgen por tanto diferentes casos de estudio centrados específicamente en las vertientes de la evolución del e-learning como son las plataformas LMS, la elaboración de cursos MOOC, la accesibilidad de las plataformas MOOC y la utilización del m-learning en alumnos de postgrado. En esta tesis se recoge un estudio en cada uno de estas vertientes analizando su contribución a la calidad educativa estimada a partir de los modelos de calidad desarrollados. Con todos estos estudios, se ofrece un amplio abanico de posibilidades para la mejora de la calidad en la enseñanza universitaria. Docentes que deseen aplicar innovaciones en sus clases basadas en prácticas contrastadas, o analizar la calidad de sus asignaturas para poder diagnosticar puntos de mejora, encontrarán en este documento herramientas y experiencias útiles para su aplicación