Formação de equipes heterogêneas: suporte ao docente para aplicação da Aprendizagem Baseada em Equipes

Resumo


Turmas de estudantes naturalmente apresentam perfis diferentes em relação a níveis de aprendizagem, interação ou engajamento. Este trabalho apresenta uma abordagem que identifica perfis de estudantes em uma turma e, com base neles, forma grupos heterogêneos com vistas à aplicação de Práticas Ativas de Aprendizagem (PAA). Para tal, usa um método de aprendizado de máquina não supervisionado para criação de grupos homogêneos e define uma estratégia adaptada para a formação de grupos com perfis heterogêneos específicos para PAAs. A abordagem foi avaliada com base em dados reais de turmas do ensino técnico integrado ao médio considerando a PAA denominada Aprendizagem Baseada em Equipes (ABE).
Palavras-chave: Aprendizagem ativa, Grupos heterogêneos de estudantes, Suporte docente

Referências

Alcantara, E. F. (2020). Inovação e renovação acadêmica: guia prático de utilização de metodologias e técnicas ativas. Volta Redonda, RJ: FERP. ISBN: 978-85-66196-17-7

Bacich, L., & Moran, J. (2018). Metodologias ativas para uma educação inovadora: uma abordagem teórico-prática. Penso Editora.

Blikstein, P. (2012). O mito do mau aluno e porque o Brasil pode ser o líder mundial de uma revolução educacional.

Bollela, V. R., Senger, M. H., Tourinho, F. S. V., & Amaral, E. (2014). Aprendizagem baseada em equipes: da teoria à prática. Medicina (Ribeirão Preto), 47(3), 293-300.

Django (2020).Django documentation. Django Software Foundation. Disponível em: https://www.djangoproject.com. Acesso em: 11 fev. 2020.

Dalcin, E., Abegg, I., & Ceretta, P. S. (2021). o uso de tecnologias digitais no processo de ensino e aprendizagem no moodle: um mapeamento sistemático da literatura. revista tecnologias educacionais em rede (reter), 2(3), 8-01.

Fragelli, R. (2019). Método trezentos: Aprendizagem ativa e colaborativa, para além do conteúdo. Penso Editora.

Freire, P. (1997). Educação “bancária” e educação libertadora. Introdução à psicologia escolar, v. 3, p. 61-78,.

Giacomelli, S. C. P. (2020). O uso da metodologia TEAM-BASED LEARNING (TBL) aliada à tecnologia: percepções sobre a aprendizagem de contabilidade básica no Curso Técnico em Administração.

Harrington, P. (2012). Machine learning in action. Simon and Schuster.

Kuo, C. C., Glover, F., & Dhir, K. S. (1993). Analyzing and modeling the maximum diversity problem by zero‐one programming. ecision Sciences, 24(6), 1171-1185. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1993.tb00509.x

Maina, E. M., Oboko, R. O., & Waiganjo, P. W. (2017). Using machine learning techniques to support group formation in an online collaborative learning environment. International Journal of Intelligent Systems & Applications, 9(3), 26- 33.DOI: 10.5815/ijisa

Macêdo, P. H., Santos, W. B., & Maciel, A. M. (2020). Análise de perfis de engajamento de estudantes de ensino a distância. RENOTE, 18(2), 326-335.

Marinho, J. and Souza, D. (2022). ActivePlan: Uma Abordagem para Formação de Grupos de Estudantes com Perfis Heterogêneos para Uso de Práticas Ativas de Aprendizagem, Estudo submetido a Revista Brasileira de Informática na Educação – RBIE.

Monteverde, I., Amaral, G., Ramos, D., do Nascimento, P., Gadelha, B., & Oliveira, E. (2017, October). M-cluster: Uma ferramenta de recomendação para formação de grupos em ambientes virtuais de aprendizagem. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE) (Vol. 28, No. 1, p. 1657).DOI: http://dx.doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.1657

Monteverde, I., Ramos, D., Amaral, G., Gadelha, B., & Oliveira, E. (2018, October). Framework Conceitual para Formação de Grupos de Alunos utilizando Trilhas de Aprendizagem em um Ambiente Virtual de Aprendizagem. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE) (Vol. 29, No. 1, p. 1673).DOI: http://dx.doi.org/10.5753/cbie.sbie.2018.1673

Moran, J. (2015). Mudando a educação com metodologias ativas. Coleção mídias contemporâneas. Convergências midiáticas, educação e cidadania: aproximações jovens, 2(1), 15-33.

Moran, J. M. (2007). A educação que desejamos: novos desafios e como chegar lá. Papirus Editora.

Moubayed, A., Injadat, M., Shami, A., & Lutfiyya, H. (2020). Student engagement level in an e-learning environment: Clustering using k-means. American Journal of Distance Education, 34(2), 137-156. DOI: https://doi.org/10.1080/08923647.2020.1696140

Nalli, G., Amendola, D., Perali, A., & Mostarda, L. (2021). Comparative Analysis of Clustering Algorithms and Moodle Plugin for Creation of Student Heterogeneous Groups in Online University Courses. Applied Sciences, 11(13), 5800. DOI: https://doi.org/10.3390/app11135800

Oliveira, P. L. S., Rodrigues, R. L., Ramos, J. L. C., & Silva, J. C. S. (2022). Identificação de Pesquisas e Análise de Algoritmos de Clusterização para a Descoberta de Perfis de Engajamento. Revista Brasileira de Informática na Educação, 30, 01-19.

Oliveira, P. L. S., Rodrigues, R. L., Ramos, J. L. C., & Silva, J. C. S. (2020, November). Uma Análise de Algoritmos de Clusterização para Descoberta de Perfis de Engajamento. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (pp. 1012-1021). SBC.

Pachane, G. G., & de Aguiar Pereira, E. M. (2004). A importância da formação didático-pedagógica e a construção de um novo perfil para docentes universitários. Revista Iberoamericana de Educación, 35(1), 1-13.

Perrenoud, P. (2015). Dez novas competências para ensinar. Artmed editora.

Pereira, P., Cunha, J. L., Sales, G., & Freire, A. (2018, October). Análise de perfis de interação de alunos no ambiente virtual Moodle via agrupamento hierárquico. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE)(Vol.29,No.1,p.1413).DOI: http://dx.doi.org/10.5753/cbie.sbie.2018.1413

Pereira, A. J., Gomes, A. S., Primo, T. T., da Silva, R. M. A., Rodrigues, R. L., de Campos Filho, A. S., ... & de Melo Júnior, R. P. (2021, November). Identificação e caracterização de níveis de interação no ensino remoto de emergência na Educação Básica. In Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (pp. 145-156).SBC. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2021.218498.

Pimentel, E. P., de França, V. F., & Omar, N. (2003, November). A identificação de grupos de aprendizes no ensino presencial utilizando técnicas de clusterização. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE) (Vol. 1, No. 1, pp. 495-504).

Ramos, J. L. C., Santos, L. F. L., Silva, J. C. S., & Rodrigues, R. L. (2020, November). Identificação de perfis de interação de estudantes de educação a distância por meio de técnicas de agrupamentos. In Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (pp. 932-941). SBC.

Romero, C., Romero, J. R., & Ventura, S. (2014). A survey on pre-processing educational data. In Educational data mining (pp. 29-64). Springer, Cham.

Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65. DOI:10.1016/0377-0427(87)90125-7.

Souza, J. P. L., de Souza, D. Y., & Dutra, J. F. (2020). Predição precoce de problemas de desempenho de estudantes em modalidade de educação online: um estudo de caso no ensino médio integrado.DOI: http://dx.doi.org/10.18265/1517-0306a2021id5182
Publicado
16/11/2022
MARINHO, Johnny Y. Solano; FERNANDES, Damires Y. Souza. Formação de equipes heterogêneas: suporte ao docente para aplicação da Aprendizagem Baseada em Equipes. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 33. , 2022, Manaus. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 1053-1065. DOI: https://doi.org/10.5753/sbie.2022.225184.