Autor: Jacqueline Mayumi Akazaki
Data: 25/04/2022
Horário: 09:00
Local: https://mconf.ufrgs.br/webconf/00032897
Orientadora: Prof.ª Dr.ª Patricia Alejandra Behar.
Coorientadora: Prof.ª Dr.ª Leticia Rocha Machado.
Banca Examinadora:
Prof. Dr. Leandro Krug Wives (PPGIE/UFRGS),
Prof.ª Dr.ª Magali Teresinha Longhi (UFRGS),
Prof. Dr. Cristiano Maciel (UFMT).
Resumo: A presente proposta de tese tem como objetivo Construir um Modelo Socioafetivo baseado em Learning Analytics (MOSALA), para auxiliar professores em um Ambiente Virtual de Aprendizagem denominado ROODA. Na Educação a Distância (EaD), apesar de permitir a flexibilidade de tempo e espaço, há uma dificuldade na interação física e no reconhecimento da afetividade entre os participantes. O AVA Rede cOOperativa De Aprendizagem (ROODA) possui o Mapa Social (MS) e o Mapa Afetivo (MA). O MS evidencia as relações sociais na forma de sociograma e o MA identifica os estados de ânimo dos estudantes. Assim, a partir do panorama apresentado, será construído um modelo, denominado MOSALA. Esse poderá auxiliar na integração do MS e MA, permitindo a coleta de dados sociais e afetivos que ajudem no mapeamento, através da Learning Analytics (LA), de Cenários Socioafetivos recorrentes em uma determinada atividade de ensino. Dessa forma, a partir dos Cenários, o docente pode personalizar o ensino e o aprendizado ao aplicar Estratégias Pedagógicas (EP) condizentes com o perfil dos discentes. Nesse âmbito, entende-se que é importante o desenvolvimento de uma funcionalidade no AVA para que o professor, tutor e monitor possam ter acesso aos dados coletados dos alunos, denominada Mapa Socioafetivo (MSA). O presente estudo será desenvolvido a partir de uma abordagem qualitativa e quantitativa, com procedimentos de pesquisa bibliográfica, survey e estudo de casos. O público-alvo desta investigação são estudantes, professores, tutores e monitores. Os instrumentos de coleta são compostos por questionários, entrevistas, interação e comunicação dos participantes no ROODA. O trabalho conta com 7 etapas que possibilitarão a criação do MOSALA. Os dados obtidos, inicialmente, apresentam o mapeamento de 58 Cenários Socioafetivos utilizando Learning Analytics e a criação de 348 EP. Portanto, a partir desses resultados preliminares, os próximos estudos serão para aprofundamento do MOSALA e o desenvolvimento do protótipo do Mapa Socioafetivo.
Palavras-chave: Educação a Distância. Learning Analytics. Aspectos sociais e afetivos. Estratégias Pedagógicas.