Análise do desempenho de aprendizagem de Machine Learning na Educação Básica aplicando a Teoria de Resposta ao Item
Resumo
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.
Palavras-chave:
Avaliação da aprendizagem, Machine Learning, Teoria de Resposta ao Item, TRI, Educação Básica
Referências
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Publicado
24/04/2023
Como Citar
RAUBER, Marcelo Fernando; GRESSE VON WANGENHEIM, Christiane; BORGATTO, Adriano F.; MARTINS, Ramon Mayor.
Análise do desempenho de aprendizagem de Machine Learning na Educação Básica aplicando a Teoria de Resposta ao Item. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM COMPUTAÇÃO (EDUCOMP), 3. , 2023, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 37-48.
DOI: https://doi.org/10.5753/educomp.2023.228159.
