Identificando Problemas que Impactam no Aprendizado de Uso do Simulador Educacional SSP-Edu

  • Leo Natan Paschoal University of São Paulo https://orcid.org/0000-0003-1076-9174
  • Flávia de Souza Santos Universidade de São Paulo
  • João Paulo Biazotto University of São Paulo
  • Ana Caroline Fernandes Spengler University of São Paulo
  • Renata Pontin de Mattos Fortes University of São Paulo

Resumo


O aprendizado de escalonamento de processos na CPU por meio de estratégias tradicionais de ensino não é trivial para um estudante de um curso de graduação em Computação, assim o estabelecimento de mecanismos de apoio ao ensino é incentivado. Um simulador que visa apoiar o aprendizado de escalonamento de processos e está disponível gratuitamente é o SSPEdu. Estudos anteriores descrevem que esse simulador melhora o conhecimento dos estudantes, porém, verificar a facilidade de aprendizado da interface pode ser um fator que influencia esse processo. Nesse sentido, é importante verificar os problemas de usabilidade da interface do simulador, que dificultam a facilidade de aprendizado de uso. Um método que visa identificar problemas que provocam dificuldades no aprendizado de uso é o Percurso Cognitivo. Neste artigo, esse método é usado para inspecionar o simulador educacional SSPEdu. A partir da inspeção, foram identificados 30 problemas, que precisam ser solucionados antes desse simulador ser utilizado em sala de aula. Visando contribuir com a temática, ao final, são levantados direcionamentos para promover melhorias na interface desse mecanismo de apoio ao ensino.
Palavras-chave: Ensino de Computação, Escalonamento de Processos na CPU, Inspeção de Usabilidade

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Publicado
24/11/2020
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PASCHOAL, Leo Natan; SANTOS, Flávia de Souza ; BIAZOTTO, João Paulo; SPENGLER, Ana Caroline Fernandes; FORTES, Renata Pontin de Mattos. Identificando Problemas que Impactam no Aprendizado de Uso do Simulador Educacional SSP-Edu. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 31. , 2020, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 1643-1652. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.1643.