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Título: APOIANDO INSTRUTORES NA ANÁLISE DE LOGS DOS ESTUDANTES DE AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM
Autor: ANDRE LUIZ DE BRANDAO DAMASCENO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Orientador
Nº do Conteudo: 50335
Catalogação:  16/11/2020 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50335@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50335@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50335

Resumo:
Cursos online têm ampliado as possibilidades de pesquisa sobre comportamento e performance de estudantes. Esta tese investiga como apoiar instrutores na análise de logs de estudantes em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Primeiro, conduzimos entrevistas com instrutores e realizamos um mapeamento sistemático do estado da arte sobre Education Data Mining e Learning Analytics. Em seguida, analisamos logs de cursos online oferecidos no Brasil e comparamos nossas descobertas com resultados apresentados na literatura. Além disso, capturamos as preferências dos instrutores em relação a visualização de comportamento e performance de estudantes. Contudo, notamos uma lacuna de trabalhos mostrando modelos para o desenvolvimento de ferramentas de Learning Analytics. Com base nesses estudos, esta tese apresenta um modelo conectando teorias e modelos de visualização, assim como requisitos dos instrutores, suas preferências de visualização, diretrizes da literatura e métodos para análise de logs dos estudantes. Instanciamos e avaliamos esse modelo em uma ferramenta para montar dashboards, capturamos evidências de aceitação da nossa proposta e obtivemos feedbacks dos instrutores sobre a ferramenta tais como suas preferências de análise e visualizações. Por fim, apresentamos algumas considerações e discutimos lacunas existentes no trabalho que podem fundamentar e guiar futuras pesquisas, tais como desenvolvimento de novas instâncias e implantações do nosso modelo em instituições de ensino brasileiras e avaliação de eventuais mudanças na performance dos estudantes quando instrutores visualizam informações sobre o comportamento e performance deles, e agem de acordo. É importante ressaltar que a maioria dos estudos apresentados nessa tese foram conduzidos antes da pandemia de COVID-19. Somente o último estudo foi executado no início da pandemia no Brasil.

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