Avaliação da Influência dos Tamanhos das Turmas de Programação no Desempenho dos Estudantes de Computação

Resumo


Sabe-se que o processo de ensino e aprendizagem de programação é complexo e impactado por inúmeras variáveis. Dentre elas, professores e pesquisadores argumentam que o elevado número de alunos em turmas de programação influencia negativamente o aprendizado. Esta temática foi objeto de investigação em diferentes contextos internacionais, e foi observada uma carência de dados no contexto brasileiro, o qual espera-se mitigar com o presente estudo. Portanto, este trabalho tem por objetivo fornecer evidências estatísticas sobre essa temática, o que pode subsidiar políticas educacionais na área de educação em computação. Os dados acadêmicos de 206 estudantes matriculados em um curso técnico de informática integrado ao ensino médio foram analisados. Para a amostra realizada, não foi observada diferença estatisticamente significante entre os desempenhos dos estudantes de turmas com mais ou menos alunos. As implicações ao processo de ensino e aprendizagem de programação são discutidas.
Palavras-chave: aprendizagem de programação, tamanho de turmas, alunos por laboratório

Referências

Balan, D. S. L. and Nunes, K. D. (2014). O ensino superior tecnológico na formação profissional: caso comparativo entre brasil e itália. Revista latinoamericana de educación comparada, 5(6):80–95.

Bennedsen, J. and Caspersen, M. E. (2007). Failure rates in introductory programming. AcM SIGcSE Bulletin, 39(2):32–36

Bosse, Y. and Gerosa, M. A. (2015). Reprovações e trancamentos nas disciplinas de introdução à programação da universidade de são paulo: Um estudo preliminar. In XXIII WEI–Workshop sobre Educação em Computação.

Camargo, J. (2012). O efeito do tamanho da turma sobre o desempenho escolar: uma avaliação do impacto da”enturmação”no ensino fundamental do rio grande do sul.

Dagostini, J., de Moura Lima, M. V., Bucior, L., Tonin, N., and Bez, J. L. (2017). Incentivando a aprendizagem de algoritmos através do uri online judge forum 2.0. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 28, page 1781.

de Holanda, W. D., de Paiva Freire, L., and da Silva Coutinho, J. C. (2019). Estratégias de ensino-aprendizagem de programação introdutória no ensino superior: uma revisão sistemática da literatura. RENOTE-Revista Novas Tecnologias na Educação, 17(1):527–536.

Gersten, R., Baker, S., and Lloyd, J. W. (2000). Designing high-quality research in special education: Group experimental design. The Journal of Special Education, 34(1):2–18.

Gomes, A. and Mendes, A. J. (2007). Learning to program-difficulties and solutions. In International Conference on Engineering Education–ICEE, volume 7.

Gomes, J. M. (2013). A importância do suporte e do feedback do professor na regulação da aprendizagem. PhD thesis, Instituto Superior de Psicologia Aplicada.

Gonçalves, L. B. and Schepke, C. (2018). Monitoria: Análise do impacto da monitoria no ensino de disciplinas de programação. Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, 9(2).

Martins, L. C., Lopes, D. A., and Raabe, A. (2012). Um assistente de predição de evasão aplicado a uma disciplina introdutória do curso de ciência da computação. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 23.

Maxwell, J. A. (2004). Causal explanation, qualitative research, and scientific inquiry in education. Educational researcher, 33(2):3–11.

McHugh, M. L. (2013). The chi-square test of independence. Biochemia medica: Biochemia medica, 23(2):143–149.

McKnight, P. E. and Najab, J. (2010). Mann-whitney u test. The Corsini encyclopedia of psychology, pages 1–1.

Medeiros, R. P., Ramalho, G. L., and Falcão, T. P. (2018). A systematic literature review on teaching and learning introductory programming in higher education. IEEE Transactions on Education, (99):1–14.

Qian, Y. and Lehman, J. (2017). Students’ misconceptions and other difficulties in introductory programming: A literature review. ACM Transactions on Computing Education (TOCE), 18(1):1–24.

Razali, N. M., Wah, Y. B., et al. (2011). Power comparisons of shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov, lilliefors and anderson-darling tests. Journal of statistical modeling and analytics, 2(1):21–33.

Robins, A. (2010). Learning edge momentum: A new account of outcomes in cs1. Computer Science Education, 20(1):37–71.

Robins, A. V. (2019). Novice programmers and introductory programming. The Cambridge Handbook of Computing Education Research, Cambridge Handbooks in Psychology, pages 327–376.

Scott, M. J., Counsell, S., Lauria, S., Swift, S., Tucker, A., Shepperd, M., and Ghinea, G. (2015). Enhancing practice and achievement in introductory programming with a robot olympics. IEEE Transactions on Education, 58(4):249–254.

Silva, L., Mendes, A., and Gomes, A. (2020). Computer-supported collaborative learning in programming education: A systematic literature review. In Proceedings of the IEEE Global Engineering Education Conference.

Silva, L. S. (2018). Análise do aprendizado em programação de estudantes do ensino técnico integrado do instituto federal de pernambuco. In Anais do V Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais. SBC.

Silva, L. S., dos Santos Silva, J. G., and Santos, M. S. (2021). Investigando a relação entre a nota no vestibular com o desempenho em introdução à programação. In Anais do Simpósio Brasileiro de Educação em Computação, pages 66–71. SBC
Publicado
20/07/2021
Como Citar

Selecione um Formato
SILVA, Leonardo. Avaliação da Influência dos Tamanhos das Turmas de Programação no Desempenho dos Estudantes de Computação. In: WORKSHOP SOBRE EDUCAÇÃO EM COMPUTAÇÃO (WEI), 29. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 268-277. ISSN 2595-6175. DOI: https://doi.org/10.5753/wei.2021.15918.