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MONITUM: um sistema proativo para monitoramento e avaliação das atividades de tutoria a distância em AVAs
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Fontes, Laysa Mabel De Oliveira Valentim, Ricardo A. M. Neto, Francisco Milton Mendes Souza, Rafael Castro De |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | O uso dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) na Educacao a Distância (EaD) tem gerado um crescente volume de dados provenientes de interacoes entre os atores desse processo. O tutor a distância e o ator responsavel por mediar o processo de aprendizagem dos alunos e por promover a interacao nos AVAs. O volume de dados gerado a partir dessas interacoes, se devidamente explorado, pode fornecer o entendimento sobre a relacao de influencia entre o desempenho dos tutores a distância e a participacao efetiva de alunos em AVAs. Diante deste contexto, delimitou-se o objetivo de pesquisa desta tese como sendo o desenvolvimento de um sistema proativo para monitoramento e avaliacao das atividades de tutoria a distância, por meio de indicadores comportamentais em AVAs. O metodo utilizado nesta pesquisa foi baseado na metodologia de Learning Analytics de seis dimensoes, onde foram definidos os interessados, os objetivos, os dados, os instrumentos, as restricoes externas e as limitacoes internas. As analises foram realizadas por meio de dados historicos advindos de um curso tecnologo e de dez cursos de graduacao ofertados pela Secretaria de Educacao a Distância da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Ao todo, foram utilizadas tres amostras. A primeira amostra foi composta por informacoes de 38 tutores a distância e a segunda amostra foi composta por informacoes de 2.227 alunos, sendo os dados das duas amostras pertencentes a 62 turmas. Ja a terceira amostra foi composta por informacoes de 353 tutores a distância, pertencentes a 1.281 turmas. Como principais resultados desta tese, tem-se: (i) construcao de um modelo de conhecimento (ontologia) capaz de mapear as relacoes existentes entre os atributos comportamentais dos tutores a distância e a participacao efetiva dos alunos, por meio do Coeficiente de Correlacao de Pearson; (ii) construcao de um Web Service capaz de processar as informacoes relacionadas aos atributos dos tutores a distância, classificar os seus desempenhos por meio das tecnicas k-Means e Farthest First e fazer recomendacoes com base no modelo de conhecimento; e (iii) criacao de um plugin para o Moode que permite a visualizacao dos dados processados pelo Web Service e que serve como subsidio para os gestores dos referidos cursos. |
| Starting Page | 1257 |
| Ending Page | 1257 |
| Page Count | 1 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.5753/cbie.sbie.2017.1257 |
| Alternate Webpage(s) | https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/23310/1/LaysaMabelDeOliveiraFontes_TESE.pdf |
| Alternate Webpage(s) | http://br-ie.org/pub/index.php/sbie/article/download/7654/5450 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.1257 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
