Extração e Recomendação de Boas e Más Práticas Pedagógicas a Partir de Processos de Ensino e Aprendizagem usando um Sistema Tutor Inteligente Gamificado
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##
https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2018.1353
Resumen
Recentemente, alguns indicadores educacionais revelaram que uma parcela significativa dos estudantes da Educação Básica apresenta domínio insuficiente em leitura (Língua Portuguesa) e na resolução de problemas (Matemática). Entretanto, existe uma grande expectativa de que o acesso às tecnologias de aprendizagem adaptativa auxilie na prática docente e contribua para melhoria da aprendizagem. Este artigo tem como objetivo extrair boas e más práticas pedagógicas a partir de processos de ensino e de aprendizagem usando um Sistema Tutor Inteligente (STI) gamificado no Ensino Fundamental. Para tanto, realizou-se um estudo misto com design de experimento controlado com professores e estudantes. Os principais resultados mostram evidências significativas de melhoria na aprendizagem dos estudantes no domínio de Língua Portuguesa e Matemática e apresenta 10 boas práticas e 9 más práticas pedagógicas com o uso de STI gamificado.
Palabras clave:
aprendizagem adaptativa, sistema tutor inteligente, gamificação, boas práticas pedagógicas, educação básica
Citas
Albuquerque, J., Bittencourt, I. I., Coelho, J. A., & Silva, A. P. (2017). Does gender stereotype threat in gamified educational environments cause anxiety? An experimental study. Computers & Education, 115, 161-170.
Andrade, F. R., Pedro, L. Z., Lopes, A. M. Z., Bittencourt, I. I., & Isotani, S. (2013). Desafio do Uso de Gamificação em Sistemas Tutores Inteligentes Baseados em Web Semântica. In XXXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (Vol. 1, pp. 1453-1462).
Barbosa, A. F. (2016). Pesquisa sobre o uso das tecnologias de informação e comunicação nas escolas brasileiras: tic educação 2015. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil.
Brasil. (2016). Brasil no PISA 2015: análise e reflexões sobre o desempenho dos estudantes brasileiros. São Paulo: Fundação Santillana.
Brasil. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2018). Relatório do 2º Ciclo de Monitoramento das Metas do Plano Nacional de Educação – 2018. Brasília, DF: INEP.
Couto, G., & Primi, R. (2011). Teoria de resposta ao item (TRI): conceitos elementares dos modelos para itens dicotómicos. Boletim de Psicologia, 61(134), 1-15.
Creswell, John W. (2010). Projeto de Pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. 3ª ed. – Porto Alegre: Artmed.
da Rocha Seixas, L., Gomes, A. S., & de Melo Filho, I. J. (2016). Effectiveness of gamification in the engagement of students. Computers in Human Behavior, 58, 48-63.
de Santana, S. J., Paiva, R., Bittencourt, I. I., Ospina, P. E., de Amorim Silva, R., & Isotani, S. (2016a). Evaluating the impact of Mars and Venus Effect on the use of an Adaptive Learning Technology for Portuguese and Mathematics. In Advanced Learning Technologies (ICALT), 2016 IEEE 16th International Conference on (pp. 31-35). IEEE.
De-Marcos, L., Domínguez, A., Saenz-de-Navarrete, J., & Pagés, C. (2014). An empirical study comparing gamification and social networking on e-learning. Computers & Education, 75, 82-91.
Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011). From game design elements to gamefulness: defining gamification. In Proceedings of the 15th international academic MindTrek conference: Envisioning future media environments (pp. 9-15). ACM.
Espinheira, P. L., da Silva, L. C. M., & Silva, A. D. O. (2015). Prediction Measures in Beta Regression Models. arXiv preprint arXiv:1501.04830.
Espinheira, P. L., Ferrari, S. L., & Cribari-Neto, F. (2008). On beta regression residuals. Journal of Applied Statistics, 35(4), 407-419.
Ferrari, S., & Cribari-Neto, F. (2004). Beta regression for modelling rates and proportions. Journal of Applied Statistics, 31(7), 799-815.
González, C., Mora, A., & Toledo, P. (2014). Gamification in intelligent tutoring systems. In Proceedings of the Second International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (pp. 221-225). ACM.
Hanus, M. D., & Fox, J. (2015). Assessing the effects of gamification in the classroom: A longitudinal study on intrinsic motivation, social comparison, satisfaction, effort, and academic performance. Computers & Education, 80, 152-161.
Johnson, L., Becker, S. A., Estrada, V., & Freeman, A. (2015). NMC horizon report: 2015 K (Vol. 6101). New Media Consortium.
Kapp, K. M. (2012). The gamification of learning and instruction: game-based methods and strategies for training and education. John Wiley & Sons.
Lüdke, Menga; André, Marli E. D. A. (2013). Pesquisa em educação: abordagens qualitativas. 2ª ed. – Rio de Janeiro: E.P.U.
Ma, W., Adesope, O. O., Nesbit, J. C., & Liu, Q. (2014). Intelligent tutoring systems and learning outcomes: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4), 901.
Montgomery, D. C. (2013). Design and analysis of experiments. John Wiley & Sons.
OECD. (2016). PISA 2015 Results (Volume I): Excellence and Equity in Education, PISA, OECD Publishing, Paris.
QEdu. (2018). Portal QEdu. Disponível em: [link]
Spencer, L., & Ritchie, J. (2002). Qualitative data analysis for applied policy research. In Analyzing qualitative data (pp. 187-208). Routledge.
Steenbergen-Hu, S., & Cooper, H. (2014). A meta-analysis of the effectiveness of intelligent tutoring systems on college students’ academic learning. Journal of Educational Psychology, 106(2), 331.
VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197-221.
Yudelson, M. V., Koedinger, K. R., & Gordon, G. J. (2013). Individualized bayesian knowledge tracing models. In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 171-180). Springer, Berlin, Heidelberg.
Andrade, F. R., Pedro, L. Z., Lopes, A. M. Z., Bittencourt, I. I., & Isotani, S. (2013). Desafio do Uso de Gamificação em Sistemas Tutores Inteligentes Baseados em Web Semântica. In XXXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (Vol. 1, pp. 1453-1462).
Barbosa, A. F. (2016). Pesquisa sobre o uso das tecnologias de informação e comunicação nas escolas brasileiras: tic educação 2015. São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil.
Brasil. (2016). Brasil no PISA 2015: análise e reflexões sobre o desempenho dos estudantes brasileiros. São Paulo: Fundação Santillana.
Brasil. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira. (2018). Relatório do 2º Ciclo de Monitoramento das Metas do Plano Nacional de Educação – 2018. Brasília, DF: INEP.
Couto, G., & Primi, R. (2011). Teoria de resposta ao item (TRI): conceitos elementares dos modelos para itens dicotómicos. Boletim de Psicologia, 61(134), 1-15.
Creswell, John W. (2010). Projeto de Pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto. 3ª ed. – Porto Alegre: Artmed.
da Rocha Seixas, L., Gomes, A. S., & de Melo Filho, I. J. (2016). Effectiveness of gamification in the engagement of students. Computers in Human Behavior, 58, 48-63.
de Santana, S. J., Paiva, R., Bittencourt, I. I., Ospina, P. E., de Amorim Silva, R., & Isotani, S. (2016a). Evaluating the impact of Mars and Venus Effect on the use of an Adaptive Learning Technology for Portuguese and Mathematics. In Advanced Learning Technologies (ICALT), 2016 IEEE 16th International Conference on (pp. 31-35). IEEE.
De-Marcos, L., Domínguez, A., Saenz-de-Navarrete, J., & Pagés, C. (2014). An empirical study comparing gamification and social networking on e-learning. Computers & Education, 75, 82-91.
Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011). From game design elements to gamefulness: defining gamification. In Proceedings of the 15th international academic MindTrek conference: Envisioning future media environments (pp. 9-15). ACM.
Espinheira, P. L., da Silva, L. C. M., & Silva, A. D. O. (2015). Prediction Measures in Beta Regression Models. arXiv preprint arXiv:1501.04830.
Espinheira, P. L., Ferrari, S. L., & Cribari-Neto, F. (2008). On beta regression residuals. Journal of Applied Statistics, 35(4), 407-419.
Ferrari, S., & Cribari-Neto, F. (2004). Beta regression for modelling rates and proportions. Journal of Applied Statistics, 31(7), 799-815.
González, C., Mora, A., & Toledo, P. (2014). Gamification in intelligent tutoring systems. In Proceedings of the Second International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (pp. 221-225). ACM.
Hanus, M. D., & Fox, J. (2015). Assessing the effects of gamification in the classroom: A longitudinal study on intrinsic motivation, social comparison, satisfaction, effort, and academic performance. Computers & Education, 80, 152-161.
Johnson, L., Becker, S. A., Estrada, V., & Freeman, A. (2015). NMC horizon report: 2015 K (Vol. 6101). New Media Consortium.
Kapp, K. M. (2012). The gamification of learning and instruction: game-based methods and strategies for training and education. John Wiley & Sons.
Lüdke, Menga; André, Marli E. D. A. (2013). Pesquisa em educação: abordagens qualitativas. 2ª ed. – Rio de Janeiro: E.P.U.
Ma, W., Adesope, O. O., Nesbit, J. C., & Liu, Q. (2014). Intelligent tutoring systems and learning outcomes: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 106(4), 901.
Montgomery, D. C. (2013). Design and analysis of experiments. John Wiley & Sons.
OECD. (2016). PISA 2015 Results (Volume I): Excellence and Equity in Education, PISA, OECD Publishing, Paris.
QEdu. (2018). Portal QEdu. Disponível em: [link]
Spencer, L., & Ritchie, J. (2002). Qualitative data analysis for applied policy research. In Analyzing qualitative data (pp. 187-208). Routledge.
Steenbergen-Hu, S., & Cooper, H. (2014). A meta-analysis of the effectiveness of intelligent tutoring systems on college students’ academic learning. Journal of Educational Psychology, 106(2), 331.
VanLehn, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educational Psychologist, 46(4), 197-221.
Yudelson, M. V., Koedinger, K. R., & Gordon, G. J. (2013). Individualized bayesian knowledge tracing models. In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 171-180). Springer, Berlin, Heidelberg.
Publicado
29/10/2018
Cómo citar
SANTANA, Sivaldo Joaquim de; BITTENCOURT, Ig Ibert; SILVA, Rafael de Amorim; OSPINA, Patricia Leone.
Extração e Recomendação de Boas e Más Práticas Pedagógicas a Partir de Processos de Ensino e Aprendizagem usando um Sistema Tutor Inteligente Gamificado. In: ACTAS DEL SIMPOSIO BRASILEÑO DE INFORMÁTICA EN LA EDUCACIÓN (SBIE), 29. , 2018, Fortaleza/CE.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2018
.
p. 1353-1362.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2018.1353.
