Autor: Igor Kühn
Data: 09/12/2019
Horário: 10:00
Local: Sala 329 – Auditório do Cinted
Orientador: Prof. Dr. Leandro Krug Wives
Banca Examinadora:
Prof. Dr. Alberto Bastos do Canto Filho (PPGIE/UFRGS)
Prof.ª Dr.ª Isabela Gasparini (UDESC)
Prof. Dr. Jorge Luis Victoria Barbosa (UNISINOS)
Resumo: A expansão das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), impulsionada pela difusão da Internet mudou as formas de interação e socialização entre as pessoas e o ambiente em que estão inseridas. As instituições de ensino também receberam forte influência de tais mudanças, necessitando adequar-se a essa nova realidade, em especial no que diz respeito a Educação a Distância (EaD). O recente e significativo crescimento dessa modalidade de ensino está baseado na intensificação do uso de novas tecnologias e tem levado pesquisadores da área da educação a buscar soluções novas lacunas relativas ao ensino e em especial na EaD. Nesse estudo são propostas algumas soluções para tais hiatos que podem levar a evasão escolar. Para tanto, sugere-se o uso de Mineração de Dados (MD) e representações gráficas de Trajetórias de Aprendizagem (TA). Ao longo do estudo um conjunto de teorias de aprendizagem são apresentadas, de forma mais específica são abordadas teorias de aprendizagem tais como: a Aprendizagem Significativa de David Ausubel e a Teoria Transacional de Michael Moore. Também são apresentadas diferentes conceituações de TAs e como foram descritas em diversos artigos e Teses. Para uma melhor representação das TAs é proposto o uso de representações visuais conhecidas como Grafos, por meio das quais é possível visualizar as relações existentes entre os diferentes conceitos, os nodos e por meio de suas conexões, as arestas. A MD é empregada para que, com o uso de dados gerados pelas interações na plataforma Moodle, seja possível obter informações úteis que levem a identificação do perfil dos alunos ou grupo de alunos de acordo com suas características apresentadas ao longo das TAs percorridas. Nesse estudo as representações visuais e a MD são utilizadas com o objetivo de identificar lacunas educacionais que possam levar à evasão de alunos em cursos EaD. Em uma sucessão especifica, são apresentados estudos relacionados com a proposta de Tese, sendo esses estudos identificados por meio de revisão sistemática. O ponto em comum dos estudos é o uso de ferramentas computacionais com o objetivo de reduzir as adversidades originárias das dificuldades relativas ao aprendizado em Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizagem (AVEAs). Por fim, são apresentados resultados parciais relativos a experimentos realizados utilizando ferramentas de MD e distintos bancos de dados. E como último item são descritas as diferentes etapas a serem realizadas durante o próximo período do doutorado na fase de definição do projeto de pesquisa doutoral. Por último, são apresentadas as diferentes etapas a serem realizadas durante o próximo período do doutorado, e são exibidos resultados parciais 4 relativos a experimentos realizados utilizando ferramentas de MD, bem como distintos bancos de dados.
Palavras-chave: Trajetórias de Aprendizagem. Mineração de Dados. Grafos Direcionados. Ensino a Distância. Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizagem.