Treffer: Estratégia de ensino e aprendizagem ativa aplicada ao aprendizado de algoritmos e programação : identificação e análise da motivação dos estudantes

Title:
Estratégia de ensino e aprendizagem ativa aplicada ao aprendizado de algoritmos e programação : identificação e análise da motivação dos estudantes
Authors:
Contributors:
Bercht, Magda
Publication Year:
2019
Collection:
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS): Lume
Document Type:
Dissertation thesis
File Description:
application/pdf
Language:
Portuguese
Relation:
Rights:
Open Access
Accession Number:
edsbas.BCD89C94
Database:
BASE

Weitere Informationen

Esta tese investigou estratégias para melhorar o processo de aprendizagem, que contribuam para reduzir os índices de reprovação e para desenvolver de forma mais efetiva as habilidades associadas à programação de computadores, com o apoio da percepção da dimensão afetiva do aluno, através do reconhecimento da motivação expressa por comportamentos dos alunos em interação. A justificativa para desenvolver esta investigação se origina da dificuldade enfrentada por estudantes em disciplinas de programação, que compõe os cursos de formação da área de computação, que apresentam, em sua maioria, altos índices de reprovação ou desistência. Diante das dificuldades em disciplinas introdutórias de programação, é comum perceber que os estudantes apresentam baixo esforço ou baixa confiança o que leva a uma desmotivação e consequentemente um desempenho abaixo do esperado. Serão apresentados os resultados da aplicação de um método baseado na problematização, e o desenvolvimento e validação de um modelo para o reconhecimento da motivação percebida do estudante. Para atingir os objetivos foi utilizada uma abordagem de pesquisa de natureza aplicada e experimental, baseada em métodos qualitativos, composta por um estudo piloto exploratório e um estudo de caso dos quais participaram 68 estudantes. A realização do estudo piloto demonstrou a viabilidade do método da problematização e a possibilidade de coletar dados para identificar a confiança e o esforço como componentes da motivação, dos estudantes. Para suportar a coleta de dados e a aplicação do método de ensino foi desenvolvido um sistema de apoio denominado PROALG (Problematização Aplicada ao ensino de Algoritmos e programação), que foi empregado para a resolução das atividades. Técnicas computacionais baseadas na mineração de dados educacionais, especialmente as Redes Bayesianas, foram utilizadas para desenvolver o modelo que permitiu determinar os níveis de confiança e esforço para cada atividade e para o estudante. Posteriormente, foi implementado um módulo que utilizou as ...