Evaluating the affective dimension to support the learning process in the discipline of algorithms: a case study

Este artigo apresenta um estudo visando avaliar aspectos afetivos relacionados aos processos de aprendizagem na área de Algoritmos. A dificuldade apresentada pelos estudantes na aprendizagem de conceitos e técnicas de construção de algoritmos pode levar à frustração, um estado afetivo relacionado aos sentimentos de descontentamento e desesperança. Dois experimentos foram realizados como parte desta pesquisa. No primeiro, um grupo de 58 estudantes foi monitorado enquanto utilizava um sistema de aprendizagem de algoritmos. Quando sentiam-se frustrados na resolução dos exercícios propostos, os alunos podiam indicar este estado ao ambiente de aprendizagem por meio de um botão "Estou Frustrado". Após, um sistema de mineração de dados foi empregado para identificar quais os padrões de interação com o sistema poderiam estar relacionados ao estado de frustração. Estes padrões, representados na forma de regras, foram incorporados no sistema e empregados em um último experimento com um grupo de 6 estudantes com dificuldade de aprendizagem na disciplina. Os resultados da pesquisa mostraram que o sistema foi capaz de prover assistência personalizada aos alunos em momentos em que estes apresentavam dificuldades, auxiliando-os a melhorar seu desempenho.This paper presents a study on the evaluation of affective aspects related to learning processes in the area of Algorithms. Students' difficulties in designing solutions for algorithmic problems may lead to frustration, an affective state related to feelings of disappointment and discouragement. Two experiments were carried out as part of this research. In the first one, a group of 58 students was monitored while using a system for learning algorithms. Whenever the students felt frustrated while working on an algorithmic problem, they could indicate it by pressing a button with the label "I'm frustrated". Later on, a data mining tool was used to identify patterns of student-system interaction that could be related to the state of frustration. These patterns, represented in the form of rules, were then incorporated in the system and used in a last experiment with another group of 6 students who had learning difficulties in the course. Results showed that the system has been able to provide personalized assistance to the students at moments when they were showing difficulties, helping them to improve their performance

VisMade: Visualizing Temporal Information in Databases Structured as Master-Details

Information Visualization is a field of computer graphics which aims to present information graphically, allowing users to better understand a great amount of information. It also allows identifying standards, or even detecting new information which, at first, was not possible to be perceived due to its complex representation. This study briefly describes this field and presents a tool for visual data mining executed on the web, through of the Parallel Coordinates technique, that allow users to analyze information structured in a master/detail format. Other advantage of the tool is its capacity of accepting data from several systems exported by the user in the XML format. A case study is demonstrated in order to exemplify the resources of the tool

Ensino de algoritmos : detecção do estado afetivo de frustração para apoio ao processo de aprendizagem

Esta tese apresenta uma pesquisa para detectar os alunos que evidenciam sinais de frustração em atividades de ensino e de aprendizagem na área de Algoritmos, para então, auxiliá-los com ações proativas de apoio. A motivação para o desenvolvimento deste trabalho advém da dificuldade dos alunos na aprendizagem dos conceitos e técnicas de construção de Algoritmos, que se constitui num dos principais fatores que levam os cursos de formação em Computação a atingir altas taxas de evasão. Na busca por diminuir tal evasão, esta pesquisa destaca a importância de considerar os estados afetivos dos alunos, procurando motivá-los a estudar e resolver suas dificuldades de entendimento da resolução de problemas usando como suporte os sistemas computacionais. Para fins de validação da pesquisa foi construída uma ferramenta para: a) inferir o estado afetivo de frustração do aluno durante a resolução dos exercícios de Algoritmos, b) ao detectar sinais associados à frustração, apresentar recursos de apoio ao aprendizado do aluno. A inferência da frustração ocorre a partir da análise das variáveis comportamentais produzidas pelas interações dos alunos com a ferramenta. O apoio consiste na exibição de um tutorial com a resolução passo a passo do exercício no qual o aluno apresenta dificuldades e na recomendação de um novo exercício com níveis de complexidade mais lineares aos conceitos trabalhados até aquele ponto da disciplina. A partir destas ações, pretende-se auxiliar a fazer com que a frustração do aluno possa ser transformada em uma oportunidade de aprendizado. Estudos de Caso foram realizados com alunos de Algoritmos do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia Senac Pelotas durante os anos de 2011 e 2012. Para identificar os padrões de comportamento dos alunos foram utilizadas técnicas de Mineração de Dados. Os resultados dos experimentos demonstraram que evidências como, o alto número de tentativas de compilação de um programa sem sucesso, o grande número de erros em um mesmo programa ou a quantidade de tempo gasto na tentativa de resolver um algoritmo, podem estar relacionadas ao estado de frustração do aluno. Além disso, em um dos experimentos foi realizado um comparativo de pré e pós-teste que demonstrou importantes avanços no aprendizado dos alunos participantes da pesquisa.This thesis presents a research work on the detection of students who show signs of frustration in learning activities in the area of algorithms, to then assist them with proactive support actions. Our motivation for the development of this work comes from students' difficulty in learning the concepts and techniques for building algorithms, which constitutes one of the main factors for the high dropout rates of computing courses. With the intent of giving a contribution to the reduction of such evasion, this research highlights the importance of considering students' affective states, trying to motivate them to study and work out their difficulties, with the assistance of computer systems. For research validation purposes, a tool was built to: a) infer the student’s affective state of frustration while solving exercises of algorithms; b) detect signs associated with frustration, to provide resources to support student learning. The inference of frustration comes from the analysis of behavioral variables produced by the interactions of students with the tool. The support consists in displaying a tutorial with a step by step solution for the exercise in which the student shows difficulties, and the recommendation of a new exercise with more linear levels of complexity than the concepts worked until that point in the course. With these actions, our intention is to turn student's frustration into a learning opportunity. Case studies were conducted with students of Algorithms at the Faculty of Technology Senac Pelotas, in 2011 and 2012. Data mining techniques were used to identify patterns of student behavior. The experiment results showed that evidence such as the high number of attempts to compile a program without success, the large number of errors in a program or even the amount of time spent trying to solve an algorithm, might be related to the student’s frustration state. Additionally, a pre and post-test comparison showed significant progress in students' learning

Ensino de algoritmos : detecção do estado afetivo de frustração para apoio ao processo de aprendizagem

Esta tese apresenta uma pesquisa para detectar os alunos que evidenciam sinais de frustração em atividades de ensino e de aprendizagem na área de Algoritmos, para então, auxiliá-los com ações proativas de apoio. A motivação para o desenvolvimento deste trabalho advém da dificuldade dos alunos na aprendizagem dos conceitos e técnicas de construção de Algoritmos, que se constitui num dos principais fatores que levam os cursos de formação em Computação a atingir altas taxas de evasão. Na busca por diminuir tal evasão, esta pesquisa destaca a importância de considerar os estados afetivos dos alunos, procurando motivá-los a estudar e resolver suas dificuldades de entendimento da resolução de problemas usando como suporte os sistemas computacionais. Para fins de validação da pesquisa foi construída uma ferramenta para: a) inferir o estado afetivo de frustração do aluno durante a resolução dos exercícios de Algoritmos, b) ao detectar sinais associados à frustração, apresentar recursos de apoio ao aprendizado do aluno. A inferência da frustração ocorre a partir da análise das variáveis comportamentais produzidas pelas interações dos alunos com a ferramenta. O apoio consiste na exibição de um tutorial com a resolução passo a passo do exercício no qual o aluno apresenta dificuldades e na recomendação de um novo exercício com níveis de complexidade mais lineares aos conceitos trabalhados até aquele ponto da disciplina. A partir destas ações, pretende-se auxiliar a fazer com que a frustração do aluno possa ser transformada em uma oportunidade de aprendizado. Estudos de Caso foram realizados com alunos de Algoritmos do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia Senac Pelotas durante os anos de 2011 e 2012. Para identificar os padrões de comportamento dos alunos foram utilizadas técnicas de Mineração de Dados. Os resultados dos experimentos demonstraram que evidências como, o alto número de tentativas de compilação de um programa sem sucesso, o grande número de erros em um mesmo programa ou a quantidade de tempo gasto na tentativa de resolver um algoritmo, podem estar relacionadas ao estado de frustração do aluno. Além disso, em um dos experimentos foi realizado um comparativo de pré e pós-teste que demonstrou importantes avanços no aprendizado dos alunos participantes da pesquisa.This thesis presents a research work on the detection of students who show signs of frustration in learning activities in the area of algorithms, to then assist them with proactive support actions. Our motivation for the development of this work comes from students' difficulty in learning the concepts and techniques for building algorithms, which constitutes one of the main factors for the high dropout rates of computing courses. With the intent of giving a contribution to the reduction of such evasion, this research highlights the importance of considering students' affective states, trying to motivate them to study and work out their difficulties, with the assistance of computer systems. For research validation purposes, a tool was built to: a) infer the student’s affective state of frustration while solving exercises of algorithms; b) detect signs associated with frustration, to provide resources to support student learning. The inference of frustration comes from the analysis of behavioral variables produced by the interactions of students with the tool. The support consists in displaying a tutorial with a step by step solution for the exercise in which the student shows difficulties, and the recommendation of a new exercise with more linear levels of complexity than the concepts worked until that point in the course. With these actions, our intention is to turn student's frustration into a learning opportunity. Case studies were conducted with students of Algorithms at the Faculty of Technology Senac Pelotas, in 2011 and 2012. Data mining techniques were used to identify patterns of student behavior. The experiment results showed that evidence such as the high number of attempts to compile a program without success, the large number of errors in a program or even the amount of time spent trying to solve an algorithm, might be related to the student’s frustration state. Additionally, a pre and post-test comparison showed significant progress in students' learning

Avaliando a Dimensão Afetiva para Apoio ao Processo de Aprendizagem na Disciplina de Algoritmos: um Estudo de Caso / Evaluating the Affective Dimension to Support the Learning Process in the Discipline of Algorithms: a Case Study

Este artigo apresenta um estudo visando avaliar aspectos afetivos relacionados aos processos de aprendizagem na área de Algoritmos. A dificuldade apresentada pelos estudantes na aprendizagem de conceitos e técnicas de construção de algoritmos pode levar à frustração, um estado afetivo relacionado aos sentimentos de descontentamento e desesperança. Dois experimentos foram realizados como parte desta pesquisa. No primeiro, um grupo de 58 estudantes foi monitorado enquanto utilizava um sistema de aprendizagem de algoritmos. Quando sentiam-se frustrados na resolução dos exercícios propostos, os alunos podiam indicar este estado ao ambiente de aprendizagem por meio de um botão "Estou Frustrado". Após, um sistema de mineração de dados foi empregado para identificar quais os padrões de interação com o sistema poderiam estar relacionados ao estado de frustração. Estes padrões, representados na forma de regras, foram incorporados no sistema e empregados em um último experimento com um grupo de 6 estudantes com dificuldade de aprendizagem na disciplina. Os resultados da pesquisa mostraram que o sistema foi capaz de prover assistência personalizada aos alunos em momentos em que estes apresentavam dificuldades, auxiliando-os a melhorar seu desempenho.AbstractThis paper presents a study on the evaluation of affective aspects related to learning processes in the area of Algorithms. Students' difficulties in designing solutions for algorithmic problems may lead to frustration, an affective state related to feelings of disappointment and discouragement. Two experiments were carried out as part of this research. In the first one, a group of 58 students was monitored while using a system for learning algorithms. Whenever the students felt frustrated while working on an algorithmic problem, they could indicate it by pressing a button with the label "I'm frustrated".  Later on, a data mining tool was used to identify patterns of student-system interaction that could be related to the state of frustration. These patterns, represented in the form of rules, were then incorporated in the system and used in a last experiment with another group of 6 students who had learning difficulties in the course. Results showed that the system has been able to provide personalized assistance to the students at moments when they were showing difficulties, helping them to improve their performance

RELATEC : revista latinoamericana de tecnología educativa

Resumen en inglésResumen basado en el de la publicaciónSe presenta un estudio que pretende evaluar aspectos afectivos relacionados con los procesos de aprendizaje en el área de los algoritmos. La dificultad que encuentran los estudiantes en el aprendizaje de conceptos y técnicas de construcción de algoritmos puede llevar a la frustracción, un estado afectivo relacionado con los sentimientos de descontento y desesperanza. Se realizaron dos experimentos. El el primero, un grupo de 58 estudiantes fue guiado mientras utilizaba un sistema de aprendizaje de algoritmos. Cuando se sentian frustrados en la resolución de ejercicios propuestos, los alumnos podían indicar este estado al medio de aprendizaje a través del botón 'Estoy frustrado'. Después, fue utilizado un sistema de minería de datos para identificar cuales de los patrones de interacción con el sistema podrían estar relacionados con el estado de frustracción. Estos patrones, representados en forma de reglas, fueron incorporados al sistema y empleados en un último experimento con un grupo de 6 estudiantes con dificultad de aprendizaje en la disciplina. Los resultados de la investigación mostraron que el sistema fue capaz de proveer asistencia personalizada a los alumnos en momentos en que estos presentaba dificultades, auxiliándolos en mejorar su desempeñoES

Avaliando a Dimensão Afetiva para Apoio ao Processo de Aprendizagem na Disciplina de Algoritmos: um Estudo de Caso

Este artigo apresenta um estudo visando avaliar aspectos afetivos relacionados aos processos de aprendizagem na área de Algoritmos. A dificuldade apresentada pelos estudantes na aprendizagem de conceitos e técnicas de construção de algoritmos pode levar à frustração, um estado afetivo relacionado aos sentimentos de descontentamento e desesperança. Dois experimentos foram realizados como parte desta pesquisa. No primeiro, um grupo de 58 estudantes foi monitorado enquanto utilizava um sistema de aprendizagem de algoritmos. Quando sentiamse frustrados na resolução dos exercícios propostos, os alunos podiam indicar este estado ao ambiente de aprendizagem por meio de um botão "Estou Frustrado". Após, um sistema de mineração de dados foi empregado para identificar quais os padrões de interação com o sistema poderiam estar relacionados ao estado de frustração. Estes padrões, representados na forma de regras, foram incorporados no sistema e empregados em um último experimento com um grupo de 6 estudantes com dificuldade de aprendizagem na disciplina. Os resultados da pesquisa mostraram que o sistema foi capaz de prover assistência personalizada aos alunos em momentos em que estes apresentavam dificuldades, auxiliandoos a melhorar seu desempenho.This paper presents a study on the evaluation of affective aspects related to learning processes in the area of Algorithms. Students' difficulties in designing solutions for algorithmic problems may lead to frustration, an affective state related to feelings of disappointment and discouragement. Two experiments were carried out as part of this research. In the first one, a group of 58 students was monitored while using a system for learning algorithms. Whenever the students felt frustrated while working on an algorithmic problem, they could indicate it by pressing a button with the label "I'm frustrated". Later on, a data mining tool was used to identify patterns of studentsystem interaction that could be related to the state of frustration. These patterns, represented in the form of rules, were then incorporated in the system and used in a last experiment with another group of 6 students who had learning difficulties in the course. Results showed that the system has been able to provide personalized assistance to the students at moments when they were showing difficulties, helping them to improve their performance