Predição de Zona de Aprendizagem de Alunos de Introdução à Programação em Ambientes de Correção Automática de Código - Pereira, Filipe Dwan; de Oliveira, Elaine Harada Teixeira; de Oliveira, David Fernandes (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2017: Anais do XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2017.1507, 2017)
Este trabalho tem por objetivo propor e validar um método para inferir a zona de aprendizagem de alunos de turmas de Introdução à Programação (IPC) em ambientes de correção automática de código (ACAC). Para tanto, foi construído um perfil de programação baseado nos dados deixados pelos estudantes à medida que eles resolvem exercícios nesses sistemas. Os alunos que tiraram notas inferiores a 5 foram classificados em uma zona de dificuldade, do contrário em uma zona de expertise. Utilizou-se algoritmos de aprendizagem de máquina para fazer a predição. O modelo preditivo construído obteve 78,3% de acurácia já nas duas primeiras semanas de aula, o que ultrapassa os resultados de pesquisas que foram conduzidas em cenários semelhantes.