Análise do desempenho de aprendizagem de Machine Learning na Educação Básica aplicando a Teoria de Resposta ao Item - Rauber, Marcelo Fernando; Gresse von Wangenheim, Christiane; Borgatto, Adriano F.; Martins, Ramon Mayor (Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação (EDUCOMP), 2023)
A atual inserção de Machine Learning (ML) no dia-a-dia demonstra a importância de introduzir o ensino de conceitos de ML desde a Educação Básica. Acompanhando esta tendência surge a necessidade de avaliar essa aprendizagem. Neste artigo apresentamos a avaliação da validade e da confiabilidade de uma rubrica. Essa rubrica visa avaliar a aprendizagem pelo desempenho do aluno com base nos resultados da aprendizagem da aplicação de conceitos de ML por alunos dos anos finais do Ensino Fundamental e do Ensino Médio. Adotando a Teoria de Resposta ao Item apresentamos uma proposta preliminar da construção de uma escala para o nível de aprendizagem dos estudantes. Os resultados mostram que foi possível calibrar os parâmetros da Teoria de Resposta ao Item com índices satisfatórios de confiabilidade e validade, o que demonstra o potencial de utilização da rubrica de modo a auxiliar tanto alunos quanto pesquisadores e professores a promover o desenvolvimento do ensino de ML na Educação Básica.