Revista Brasileira de Informática na Educação

O uso da Cultura Maker nas práticas de leitura e escrita nos Anos Iniciais do Ensino Fundamental: uma revisão sistemática da literatura

Maressa Maria Lemos de Sousa, Apuena Vieira Gomes — Seg, 26 Fev 2024 00:00:00 +0000

Este artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) que tem como objetivo identificar a existência de estudos que utilizam a Cultura Maker como proposta para desenvolver as habilidades de leitura e escrita nos Anos Iniciais do Ensino Fundamental. Para isso foi utilizada a estratégia PICOC e a formulação de cinco questões de pesquisa relacionadas ao contexto da RSL. A RSL foi baseada no protocolo proposto por Kitchenham e na metodologia PRISMA, partindo de um total de 1271 artigos encontrados nas bases (30 selecionados e 6 analisados): CEIE, Scopus, IEEE, ACM DL e ScienceDirect. Os resultados apontam que existe uma carência de estudos que evidenciam a utilização da Cultura Maker no contexto citado. Porém, destaca-se o fato de que, apesar de a maioria dos estudos analisados não apresentarem a Cultura Maker como tema primário, os artigos apontam que as práticas de leitura e escrita estão sendo desenvolvidas e relacionadas ao trabalho com o pensamento computacional, criação de histórias digitais, Game Design, robótica e Inteligência Artificial, áreas que também proporcionam uma aprendizagem baseada no fazer e centrada no aluno.

Programa de Monitoria da Disciplina de Programação Introdutória na Universidade de Brasília

Dom, 17 Mar 2024 00:00:00 +0000

De acordo com o relatório da ACM intitulado Retention in computer science undergraduate programs in the US: Data challenges and promising interventions, sobre retenção em cursos de Ciência da Computação, a primeira disciplina de programação, chamada de CS1 (Computer Science 1) no relatório, pode influenciar a permanência do aluno em um curso de computação. Na Universidade de Brasília (UnB), a primeira disciplina de programação tem um alto índice de reprovação. Neste contexto, foi criado um novo Programa de Monitoria para Algoritmos e Programação de Computadores (APC), a primeira disciplina de programação dos cursos de computação na UnB. Este novo programa é composto por atendimentos aos sábados, atendimento individual via agendamento, busca ativa pelos alunos com baixo rendimento, aulões de revisão aos sábados, e acompanhamento em aulas práticas. Neste artigo é apresentado o relato de experiência de quatro semestres do programa, sendo a sua primeira edição no segundo semestre de 2020, durante a pandemia, com ensino remoto, até o primeiro semestre de 2022.1, o retorno ao ensino presencial. Neste artigo, é descrita a metodologia do programa, análise dos resultados desses dois anos de aplicação do programa, e as lições aprendidas.

Modelo de Predição de Evasão Escolar com Base em Dados de Autoavaliação de Cursos de Graduação

Ronei dos Santos Oliveira, Francisco Petronio Alencar de Medeiros — Ter, 09 Jan 2024 00:00:00 +0000

A evasão escolar é um desafio diário para instituições de ensino, no caso específico do ensino superior as altas taxas acarretam perdas financeiras e escassez de profissionais no mercado. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolver e avaliar um modelo preditivo para identificar alunos propensos à evasão, utilizando dados de um modelo semestral de autoavaliação dos cursos de graduação da Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Utilizando a mineração de dados educacionais e a metodologia CRISP-EDM, o estudo analisou a relação entre evasão escolar e autoavaliação institucional, seguido de análise exploratória e preparação dos dados para classificação. Diversas técnicas de modelagem, como Árvore de Decisão, Floresta Aleatória e Máquinas de Vetores de Suporte, foram aplicadas, sendo os modelos avaliados por métricas de desempenho, revelando uma acurácia de 87,97%, precisão de 91,72%, recall de 91,67% e medida F de 91,57% na identificação de alunos com alta probabilidade de evasão. Cerca de 59% dos alunos ativos da UFPB admitidos a partir de 2017 demonstraram probabilidade de abandonar seus cursos nos testes do modelo preditivo proposto. Essas informações podem embasar decisões institucionais e a implementação de políticas e ações eficazes contra a evasão, visando melhorar os resultados acadêmicos. O estudo contribui para avanços na predição de evasão escolar, fornecendo insights valiosos para decisões e estratégias preventivas na UFPB e outras instituições de ensino superior.

A motivação dos estudantes em ambientes computacionais de aprendizagem: uma revisão sistemática da literatura

Tuane Lima, Patrícia Augustin Jaques, Felipe de Morais — Ter, 16 Jan 2024 00:00:00 +0000

Este artigo apresenta uma revisão sistemática das pesquisas sobre motivação em ambientes computacionais de aprendizagem, publicadas em inglês em veículos internacionais de divulgação científica. Inicialmente, foram coletados 563 artigos, provenientes das principais bases de dados de publicações científicas nas áreas de Computação e Educação. Dentre esses, 38 foram selecionados na fase final para análise, de acordo com critérios de inclusão e exclusão. Como resultado, foi possível identificar que a motivação é um construto ainda pouco explorado nas pesquisas em informática na educação, com trabalhos esparsos realizados por diferentes grupos de pesquisa e pouco consenso na definição do constructo. No entanto, alguns fatores são apresentados frequentemente, como a importância da forma de apresentação da atividade, a necessidade do estudante ter algum prazer durante o processo e a importância dele refletir sobre o próprio processo de aprendizagem. Observou-se igualmente que os tipos de tecnologias educacionais de aprendizagem utilizados são diversos, sendo os mais comuns aqueles com características comunicativas, como Sistemas Tutores Inteligentes, Sistemas Tutores Afetivos e Agentes Pedagógicos.

Web Semântica e Educação Distância: Euforia, Frustração e Recomeço

Wilson Castello Branco Neto — Dom, 25 Fev 2024 00:00:00 +0000

Nos anos 90, duas abordagens diferentes sobre educação a distância surgiram. A primeira visava criar sistemas capazes de se adaptar às características dos estudantes com base em teorias de aprendizagem e instrucionais, enquanto a segunda tinha como objetivo facilitar a criação e a gerência de cursos à distância, por meio da reutilização de materiais. As tecnologias existentes naquela época limitavam a criação de sistemas capazes de unir os benefícios alcançados pelos dois grupos porque os sistemas adaptativos eram limitados a um domínio de conhecimento específico, e quase tudo precisava ser recriado para ser usado em um domínio diferente. Por outro lado, sistemas capazes de trabalhar com diferentes assuntos não eram capazes de adaptar o conteúdo automaticamente para as necessidades dos estudantes. O surgimento da Web Semântica, assim como dos Objetos de Aprendizagem, levou os pesquisadores a desenvolverem projetos baseados nesta tecnologia para resolver o referido problema. Finalmente, cursos adaptativos e reutilizáveis baseados em teorias de aprendizagem poderiam ser desenvolvidos. Metadados para Objetos de Aprendizagem e outros padrões para educação a distância, assim como ontologias sobre diferentes domínios de conhecimento, modelagem do estudante e teorias de aprendizagem eram as ferramentas que faltavam para os pesquisadores resolver o problema. Apesar de muita pesquisa e diversas publicações realizadas naquele período, poucos resultados práticos foram observados, frustrando não apenas os estudantes, mas também os professores e demais profissionais vinculados à educação, ao perceberem que o nível de autonomia dos sistemas por eles almejado não tinha sido alcançado. Este artigo descreve a euforia gerada pela Web Semântica, problemas relacionados à engenharia de ontologias que levaram ao período de frustração, bem como o período atual, no qual a pesquisa foi retomada com objetivos menos ambiciosos. Por fim, algumas considerações sobre o futuro da educação baseada na Web Semântica são apresentadas.

As experiências e aplicações do ensino mediado por tecnologia digital na educação médica: uma revisão da literatura

Theo Aguiar Brito, Nara Miranda Portela, Amadeu Sá de Campos Filho — Dom, 03 Mar 2024 00:00:00 +0000

Com o avanço da tecnologia e o surgimento da pandemia, o ensino mediado por tecnologias vem sendo mais utilizado para auxiliar o ensino médico. Esse estudo objetiva analisar as experiências e aplicações da tecnologia da informação e comunicação na educação médica por meio de uma revisão integrativa da literatura. Para tanto, realizou-se uma revisão integrativa com 03 descritores em 02 bibliotecas digitais com publicações de 2011 até 2021 nos idiomas português e inglês. Foram encontrados 3051 estudos, dos quais 12 foram incluídos na revisão, sendo avaliadas as particularidades do ensino remoto no ensino médico, sob os seguintes critérios: demográfico, modalidade do ensino, Tecnologias usadas, limitações e satisfação. Os resultados demonstraram o uso da teleducação com mais ênfase após o início da pandemia, com implementações e resultados diversos. Dos artigos selecionados, 66,7% abordaram a modalidade remota e 33,3% a modalidade híbrida. Além disso, 66,5% dos trabalhos referem-se a situações que sucederam a insurgência da pandemia do COVID-19, quando houve maior urgência pelo uso do ensino remoto. Os AVAs e as plataformas de videoconferência foram as tecnologias educacionais mais utilizadas. No contexto pandêmico, as ferramentas tecnológicas substituíram as aulas tradicionais presenciais de forma satisfatória, mas não de forma equivalente, havendo pouco interesse em continuar na mesma modalidade após a pandemia. No entanto, a maior facilidade na disseminação do conhecimento através da tecnologia demonstrou a importância da mescla de modalidades de ensino para um ensino médico de qualidade. Assim, podemos entender o ensino online na formação médica como uma ferramenta útil e complementar ao ensino formal, sendo insuficiente como única forma de acesso ao ensino. Conclui-se que o ensino híbrido pode ser ferramenta pedagógica promissora para melhorar a qualidade do ensino médico, desde que os alunos possuam infraestrutura de hardware e de conexão de internet adequada.

O Pensamento Computacional para o Desenvolvimento de Aprendizagens de Leitura e Pensamento Críticos no Ensino Fundamental: Um Mapeamento Sistemático da Literatura

Albert Rodrigues de Souza Catojo, Maria Augusta Silveira Netto Nunes — Dom, 10 Mar 2024 00:00:00 +0000

De maneira a viabilizar que a próxima geração esteja pronta para ser agente de mudança, a comunidade internacional, os países e as sociedades devem desenvolver uma educação de qualidade, por isso a importância do Pensamento Computacional (PC) como uma habilidade que toda pessoa deve desenvolver. O objetivo deste trabalho é mapear os estudos, buscando evidências científicas, de como as tecnologias educacionais relacionadas ao Pensamento Computacional têm ajudado no desenvolvimento das habilidades e competências do século 21 e de que maneira têm sido apresentadas, desenvolvidas e/ou aplicadas aos alunos do Ensino Fundamental. Neste mapeamento foram identificados 2036 estudos, entretanto, 96 estudos foram identificados como relevantes e, após o filtro de questões de qualidade, foram selecionados 79 estudos. O presente trabalho destaca alguns resultados, dentre os quais, o uso e/ou criação de métodos ou ferramentas para a educação no Ensino Fundamental, deste modo, foi observada melhora na leitura, escrita, raciocínio lógico, alfabetização digital e Pensamento Crítico.

Investigação da Evasão Estudantil por meio da Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina: Um Mapeamento Sistemático

Jeferson Andrade de Jesus, Renê Pereira de Gusmão — Dom, 10 Mar 2024 00:00:00 +0000

A evasão dos alunos nas escolas e universidades é um problema recorrente na educação, tanto é danoso para o aluno em termos de aprendizagem, como gera prejuízos financeiros para as instituições, sejam públicas ou privadas. Estudos que utilizam técnicas de mineração de dados (MD) e aprendizado de máquina (AM) para investigar problemas na educação estão em ascensão. A evasão estudantil é um desses problemas. Por meio dessas técnicas, é possível identificar padrões em indivíduos ou grupos que possam vir a abandonar os estudos. Este artigo tem como objetivo mapear sistematicamente artigos no estado da arte sobre a aplicação de DM e ML na classificação de dados em estudos sobre evasão escolar. A busca foi realizada em 5 bases de dados bibliográficas, ACM Digital Library, IEEE Xplore, Scopus, ScienceDirect e Web of Science, e retornou um total de 336 estudos primários. Após a aplicação dos critérios de exclusão e inclusão, restaram 71 estudos relevantes. Após a extração de dados desses estudos, identificou-se que, as experiências com estudantes do ensino superior e na modalidade presencial são as mais recorrentes nesses artigos, o ano que mais se destacou em termos de publicação foi 2020, e os algoritmos mais frequentemente utilizados para construção dos modelos de classificação são algoritmos baseados em árvores de decisão.

Avaliação de Usabilidade de Jogos Educacionais para pessoas com a Síndrome de Williams-Beuren

Dom, 07 Abr 2024 00:00:00 +0000

A síndrome de Williams-Beuren (SWB) é uma síndrome rara, que se caracteriza por diferentes graus de deficiência intelectual, tais como, dificuldades para armazenar, acessar, manipular, reorganizar e utilizar informações quando necessário. Este conjunto de particularidades provocam obstáculos para a aprendizagem, principalmente da matemática. Diante desses problemas, os jogos educacionais digitais (JED) surgem no processo de ensino-aprendizagem (PEA) como uma ferramenta potencializadora que pode promover a inclusão destes indivíduos na sociedade, facilitando seu desenvolvimento intelectual. Mas, para que esses jogos venham a engajá-los efetivamente, gerando um PEA rico e formativo, é necessário que sua usabilidade seja minuciosamente estudada. Sendo assim, esta pesquisa busca definir um conjunto de recomendações de usabilidade para JED destinados a pessoas com a Síndrome de Williams-Beuren. Para tanto, o SoundMath foi desenvolvido e logo após avaliado, por especialistas, utilizando heurísticas de usabilidade. O conjunto Avaliação Heurística para Jogos Educacionais Digitais (AHJED) foi aplicado pelos avaliadores individualmente e, posteriormente, foram debatidas as conclusões por webconferência. Em seguida, um grupo com pessoas que possuem a SWB (e seus responsáveis) realizou um teste de usabilidade do SoundMath, teste este que foi gravado e analisado. Vários aspectos da implementação ficaram aquém dos requisitos para que os usuários pudessem se engajar no jogo. Contudo, sete aspectos positivos foram transformados em recomendações. O estudo desenvolveu o JED concebido por Menezes (2017), realizou avaliações de usabilidade e atestou que alterações precisam ser realizadas. A partir da experiência adquirida durante o processo, um conjunto de recomendações de usabilidade foi definido, visando auxiliar o desenvolvimento de JED para pessoas com a SWB.

Transformers para previsão de desempenho acadêmico no ensino Fundamental e Médio

Sáb, 13 Abr 2024 00:00:00 +0000

A previsão de desempenho acadêmico apresenta um potencial grande no trabalho pró-ativo das escolas na identificação de alunos em risco de reprovação. de duas redes distintas, permitindo a comparação entre diferentes anos escolares, anos letivos e redes de ensino. Contrastaram-se os desempenhos de modelos baseados na arquitetura Transformers com modelos mais estabelecidos, como o XGBoost e um modelo de rede neural mais simples. Os resultados mostraram que os Transformers tiveram um desempenho interessante na tarefa de previsão de desempenho acadêmico, especialmente com um número maior de avaliações. No entanto, o XGBoost conseguiu alcançar um alto desempenho mais cedo no período letivo. Uma vantagem dos Transformers é sua flexibilidade no treinamento, permitindo lidar com conjuntos de dados semi-estruturados sem a necessidade de pré-processamento. Em última análise, esta pesquisa contribui para o desenvolvimento de métodos que podem identificar precocemente alunos em risco de reprovação, oferecendo a oportunidade de intervenção e apoio adequados. Isso pode ter um impacto positivo na formação dos alunos e na sociedade como um todo, mitigando prejuízos e promovendo a educação de qualidade.

Revisão sistemática da literatura sobre o impacto do Ensino Híbrido na promoção do engajamento e autonomia dos estudantes: descobertas e recomendações

Franciely Pereira Moreira, Danielli Araújo Lima — Sáb, 20 Abr 2024 00:00:00 +0000

A educação tem se transformado devido a inserção das Tecnologias de comunicação e informação (TIC) dentro do ambiente escolar. Dentre as metodologias utilizadas por educadores tem sido o Ensino Híbrido que possibilita uma maior flexibilidade, autonomia e engajamento dos discentes. Este artigo apresenta o resultado de uma revisão da literatura no intuito de entender melhor como a aplicação do Ensino Híbrido pode contribuir para a autonomia e engajamento dos alunos, assim como se ela produz um aprendizado mais significativo para os estudantes. Em nossa pesquisa, foram avaliados 21 artigos publicados na última década, sendo 50% publicados no ano de 2022, 30% dos artigos foram publicados em 2021 e 20% foram publicados entre os anos de 2015 a 2020, o que nos possibilitou uma visão crítica mais recente da literatura. Os autores de forma geral avaliaram o uso do Ensino Híbrido de forma positiva em relação ao engajamento, autonomia e aprendizagem mais significativa dos estudantes. Os estudos demonstraram que a inclusão da tecnologia em sala de aula, tais como, Moodle, Teams, Zoom, Kahhot e Canvas, podem melhorar a interação professor-aluno. Adicionalmente, a construção de cenários envolventes de aprendizagem, o suporte e a interação com os alunos e o incentivo à realização de atividades semanais foram fatores cruciais para o sucesso no ensino híbrido. No entanto, a revisão também revelou limitações como um número limitado de estudos de países da América do Sul e falta de padronização na definição de ensino híbrido. As descobertas permitiram que fosse criado um guia com recomendações para professores quanto ao uso do ensino híbrido, e sugerem que o ensino híbrido tem o potencial de melhorar o envolvimento e a autonomia do aluno.

Técnicas de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina aplicados à Evasão Estudantil: um mapeamento sistemático da literatura

Qui, 25 Abr 2024 00:00:00 +0000

Este trabalho apresenta um Mapeamento Sistemático da Literatura sobre a evasão estudantil, a partir do qual buscou-se responder à seguinte questão de pesquisa: quais ferramentas, técnicas de aprendizado de máquina, fatores indutores, bases de dados abertas e métricas de avaliação de algoritmos têm sido utilizados para identificar as causas da evasão estudantil? O protocolo do mapeamento foi elaborado com base nas diretrizes apresentadas por Petersen (2008) e Kitchenham (2004). Portanto, ele consistiu na definição de questões de pesquisa, critérios de seleção, definição de strings de busca, definição das fontes de busca, entre outros elementos. Entre os resultados ressalta-se que a ferramenta R foi a mais utilizada, a classificação obteve destaque entre as técnicas de aprendizagem de máquina e os principais trabalhos da área se concentraram em estudar fatores relacionados às características individuais do aluno. Adicionalmente, foram encontradas 15 bases bases de dados abertas. Por fim, às métricas de avaliação de algoritmos que se destacaram são: Recall, Accuracy e Precision. Os resultados deste mapeamento fornecem uma visão abrangente do estado da arte da pesquisa em evasão estudantil, incluindo as ferramentas e técnicas mais populares e os fatores indutores mais investigados. Pesquisadores podem utilizar os resultados deste trabalho para direcionar esforços de pesquisa para a criação de modelos utilizando os três tipos de fatores indutores e disponibilização de bases abertas.

Complexidade versus dificuldade: Uma análise da sua correlação em questões de programação em juízes on-line

Ter, 16 Jan 2024 00:00:00 +0000

Ambientes de correção automática de código são cada vez mais usados no processo de ensino-aprendizagem de disciplinas de programação. Porém, um problema frequentemente enfrentado pelos professores que usam tais ambientes é determinar a dificuldade das questões cadastradas. Este trabalho tem como objetivo realizar uma análise de correlação entre métricas de complexidade de código e a dificuldade enfrentada pelos alunos, de maneira que seja possível prever automaticamente o nível de dificuldade de uma questão apenas conhecendo seu modelo de solução. Este estudo foi dividido em três etapas: i) análise da correlação de Spearman entre métricas de complexidade (extraídas da questão) e de dificuldade (extraídas da interação do aluno com a questão); ii) predição da classe de dificuldade de questões por meio de modelos de aprendizado de máquina para classificação; e iii) predição de métricas de dificuldade usando modelos de regressão. Quanto ao item i), observou-se que 96% das correlações foram fracas ou inexistentes entre métricas individuais de complexidade de código e de dificuldade, 4% de casos de correlação moderada e nenhum caso de correlação forte. Para o item ii), o maior f1-score obtido foi de 88%, considerando classificação com dois níveis de dificuldade (“fácil” e “difícil”), e f1-score máximo de 67%, considerando classificação com três níveis (“fácil”, “médio” e “difícil”). Para o item iii), o melhor resultado obtido foi um coeficiente de determinação ajustado de 63%.