Sistema de recomendação baseado no ELO para problemas de pré-cálculo: Um experimento com calouros universitários

  • André Prisco Vargas FURG
  • Rafael Santos FURG
  • Michel Neves Furg
  • Davi Teixeira Furg
  • Silvia Silva da Costa Botelho Fundação Universidade do Rio Grande (FURG)

Resumo


Este trabalho apresenta um experimento feito com estudantes calouros de 3 cursos universitários. Eles utilizaram um sistema personalizado com problemas de pré-cálculo. O objetivo foi avaliar o quanto nosso modelo e sistema podem contribuir para o aprendizado dos estudantes. Apresentamos o modelo e os resultados.
Palavras-chave: ELO rating, personalização, sistemas de recomendação, pré-cálculo

Referências

Bacich, L., Neto, A. T., and de Mello Trevisani, F. (2015). Ensino híbrido: personalização e tecnologia na educação. Penso Editora.


Becker, F. (2008). Modelos pedago ́gicos e modelos epistemológicos. Metodologia: construção de uma proposta científica. Curitiba: Camões, pages 45–56.


BRASIL, M. (2009). Matriz de referência para o enem 2009. Brasília:[sn].


BRASIL, M. (2017). Base nacional comum curricular. Brasilia DF MEC Secretaria de


Educação Básica.


Chen, Z., Xue, S., Kolen, J., Aghdaie, N., Zaman, K. A., Sun, Y., and Seif El-Nasr, M. (2017). Eomm: An engagement optimized matchmaking framework. In Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web, pages 1143–1150. International World Wide Web Conferences Steering Committee.


da SILVA, J. A. (2011). Repetição e desafio nos exercícios escolares: dois lados de uma mesma moeda. Schème-Revista Eletrônica de Psicologia e Epistemologia Genéticas, 1(1):95–107.


Elo, A. E. (1978). The rating of chessplayers, past and present. Arco Pub.


Knight, C. C. and Sutton, R. E. (2004). Neo-piagetian theory and research: enhancing


pedagogical practice for educators of adults. London Review of Education, 2(1):47–60.


Langville, A. N. and Meyer, C. D. (2012). Who’s# 1?: the science of rating and ranking.


Princeton University Press.


Lefranc ̧ois, G. R. (2012). Theories of human learning: What the professor said. Cengage Learning.


Piaget, J. (1972). Intellectual evolution from adolescence to adulthood. Human develop- ment, 15(1):1–12.


Prisco, A., dos Santos, R., Botelho, S., Tonin, N., and Bez, J. (2017). Using information technology for personalizing the computer science teaching. In 2017 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), pages 1–7. IEEE.


Prisco, A., Penna, R., Botelho, S., Tonin, N., Bez, J., et al. (2018). A multidimensional elo model for matching learning objects. In 2018 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), pages 1–9. IEEE.


Salkind, N. J. (2004). An introduction to theories of human development. Sage Publications.


Smole, K. S. and Diniz, M. I. (2009). Ler, escrever e resolver problemas: habilidades básicas para aprender matemática. Artmed Editora.


Teixeira, C. d. J. (2019). A proposição de problemas como estratégia de aprendizagem da matemática: Uma ênfase sobre efetividade, colaboração e criatividade.


Vargas, A. P., dos Santos, R. A. P., Bez, J., Tonin, N., and da Costa Botelho, S. S. (2019). Um modelo de mediação pedagógica para ambientes massivos. RENOTE-Revista Novas Tecnologias na Educação, 17(1):93–102.


Zaffalon, F., Vargas, A. P., de Souza, R. L., Penna, R., Bez, J., Tonin, N., and da Costa Bo- telho, S. S. (2019). Um estudo comparativo entre dois modelos que estimam a habilidade dos estudantes: Elo e teoria de resposta ao item. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpo ́sio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 30, page 459.
Publicado
24/11/2020
VARGAS, André Prisco; SANTOS, Rafael; NEVES, Michel; TEIXEIRA, Davi; BOTELHO, Silvia Silva da Costa. Sistema de recomendação baseado no ELO para problemas de pré-cálculo: Um experimento com calouros universitários. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 31. , 2020, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 1213-1222. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1213.