Um modelo baseado em trilhas de aprendizagem para a representação de alunos de ambientes virtuais de aprendizagem
Os sistemas educacionais personalizados, que buscam adaptar o ambiente de aprendizado às necessidades e perfis dos alunos, geralmente precisam usar dados do usuário, aprendizado de máquina e mineração de dados, algoritmos de recomendação e recursos/atividades catalogados. Ferramentas e modelos analí...
| Autor principal: | Ramos, David Brito |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/5494652135358138, https://orcid.org/0000-0003-0654-2225 |
| Grau: | Tese |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2023
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
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oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-92722023-02-02T05:03:29Z Um modelo baseado em trilhas de aprendizagem para a representação de alunos de ambientes virtuais de aprendizagem A model based on learning paths for representation of students from virtual learning environments Ramos, David Brito Oliveira, Elaine Harada Teixeira de http://lattes.cnpq.br/5494652135358138 http://lattes.cnpq.br/6553721651836761 Vicari, Rosa Maria http://lattes.cnpq.br/5098313138514050 Silva, Fábio Santos da http://lattes.cnpq.br/5711873110376600 Lucena, Ketlen Karine Teles http://lattes.cnpq.br/4814971319638846 https://orcid.org/0000-0003-0654-2225 Realidade virtual na educação Tecnologia educacional Ensino auxiliado por computador Inovações educacionais Estratégias de aprendizagem CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTACAO Trilhas de aprendizagem Teoria de Metas de Realização Estratégias de aprendizagem Modelo de estudante Ambientes virtuais de aprendizagem Os sistemas educacionais personalizados, que buscam adaptar o ambiente de aprendizado às necessidades e perfis dos alunos, geralmente precisam usar dados do usuário, aprendizado de máquina e mineração de dados, algoritmos de recomendação e recursos/atividades catalogados. Ferramentas e modelos analíticos que permitem a compreensão do comportamento dos alunos podem inferir padrões individuais ou coletivos e melhorar as experiências dos alunos. Tais ferramentas e modelos também podem ajudar professores e tutores a monitorar as ações dos alunos em um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Nesse contexto, considera-se que novas informações a partir dos dados dos AVAs podem ser geradas, ainda que não representem necessariamente o nível de conhecimento do aluno, e podem ajudar a facilitar o processo de ensino-aprendizagem. Os AVAs coletam dados sobre usuários que podem ser úteis para definir o perfil do aluno, seu comportamento e identificar suas dificuldades e necessidades. Uma das maneiras de acompanhar os alunos é observar as ações que eles executam no ambiente, e essas ações podem resultar em caminhos conhecidos como Trilhas de Aprendizagem (TAs). Este trabalho descreve um modelo baseado em Trilhas de Aprendizagem para a representação de alunos de Ambientes Virtuais de Aprendizagem. O modelo é fundamentado nas ações dos alunos enquanto usam um ambiente virtual de aprendizagem e é capaz de representar as trilhas de aprendizagem e auxiliar da identificação do perfil motivacional de cada aluno. Neste trabalho, foi realizada uma revisão quasi-sistemática buscando-se identificar como as TAs são representadas e se havia representações para professores ou alunos. Também foi realizada uma pesquisa exploratória sobre comportamento de usuários no contexto educacional. As trilhas de aprendizagem foram utilizadas para identificação do comportamento, em específico a orientação de metas/motivação, abordagem fundamentada na Teoria de Metas de Realização, desenvolvida na área da psicologia educacional. O modelo foi usado para analisar a relação entre as trilhas de aprendizagem e as orientações de metas dos alunos. Para coletar as orientações de metas dos alunos, foi utilizado um instrumento validado por pesquisadores da área de psicologia educacional chamado Escala de Motivação de Aprendizes Universitários. A partir de estudos anteriores e participação de duas psicólogas, foi elaborada uma taxonomia para a classificação das estratégias de aprendizagem e um conjunto de estratégias de aprendizagem classificadas de acordo a taxonomia proposta. As estratégias de aprendizagem foram extraídas de escalas de estratégias de aprendizagem validadas na literatura. Com base na literatura, para cada orientação de meta foram associadas classes de estratégias da taxonomia. Assim, os alunos receberam sugestões de estratégias de aprendizagem de acordo com suas orientações de motivação. Nos experimentos de recomendação das estratégias de aprendizagem, foi obtida uma avaliação média de 4,3 em uma escala de Likert de 5 pontos. Já nos experimentos de classificação das metas, com base na análise das trilhas de aprendizagem, obteve-se F1-Score acima dos 80%, com menos de um mês do início das aulas, para classificadores baseados em árvores. Personalized educational systems, which seek to adapt the learning environment to the needs and profiles of students, generally need to use user data, machine learning and data mining, recommendation algorithms, and cataloged resources/activities. Analytical tools and models that allow the understanding of students' behavior can infer individual or collective patterns and improve students' experiences. Such tools and models can also help teachers and tutors to monitor students' actions in a Virtual Learning Environment (VLE). In this context, it is considered that new information from the VLE data can be generated, even if they do not necessarily represent the student's knowledge level, they can help facilitate the teaching-learning process. The VLEs collect data about users that can be useful to define the student's profile, his/her behavior and to identify his/her difficulties and needs. One way to accompany students is to observe the actions they take in the environment, and these actions can result in paths known as Learning Paths (LPs). This work describes a model based on Learning Paths for the representation of students from Virtual Learning Environments. The proposed model is based on the students' actions while using a virtual learning environment, the model can represent the learning paths and assist in identifying the motivational profile of each student. A quasi-systematic review was conducted in order to identify how the LPs are represented and whether there were representations for teachers or students. Research on user behavior in the educational context was also conducted. The learning paths were used to identify the behavior, specifically the goals orientation/motivation, an approach based on the Theory of Achievement Goals, developed in the area of educational psychology. The model was used to analyze the relationship between the learning paths and the students' goal orientations. To collect students' goal orientations, an instrument validated by researchers in the field of educational psychology called the Escala de Motivação de Aprendizes Universitários (Scale of Motivation for University Learners) was used. Based on previous studies and the participation of two psychologists, a taxonomy was developed for the classification of learning strategies and a set of learning strategies classified according to the proposed taxonomy. Learning strategies were extracted from scales of learning strategies validated in the literature. Based on the literature, classes of taxonomy strategies were associated with each goal orientation. Thus, students received suggestions for learning strategies according to their motivation guidelines. In the learning strategies recommendation experiments, an average rating of 4.3 was obtained on a 5-point Likert scale. In the goal orientations classification experiments, based on the analysis of the learning paths, an F1-Score above 80% was obtained, with less than a month from the beginning of classes, for tree-based classifiers. FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Gostei que o processo está dividido em etapas. Uma sugestão de melhoria seria a possibilidade de preencher o link do Lattes e os demais campos serem autocompletados para autor e banca. 2023-02-01T22:34:51Z 2022-10-21 Tese RAMOS, David Brito. Um modelo baseado em trilhas de aprendizagem para a representação de alunos de ambientes virtuais de aprendizagem. 2022. 114 f. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2022. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/9272 por Acesso Aberto http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática |
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