Framework baseado em ciência de dados e engenharia de software para analisar a evolução de habilidades e competências do pensamento computacional
Tipo
Tese
Data de publicação
2019-12-09
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Souza, Alexandra Aparecida de
Orientador
Silva, Leandro Augusto da
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Omar, Nizam
Fo, Arnaldo Ride Aguiar Vallim
Pinheiro, Edson Pimentel
Ramos, Jorge Luís Cavalcanti
Fo, Arnaldo Ride Aguiar Vallim
Pinheiro, Edson Pimentel
Ramos, Jorge Luís Cavalcanti
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
Pensamento Computacional tem se tornado uma capacidade requerida no processo de
formação de estudantes para atender ao avanço tecnológico que está transformando os
modelos de negócio. O uso de oficinas de jogos digitais que utilizam o Construcionismo
como abordagem de ensino tem apresentado resultados educacionais promissores no
desenvolvimento desta competência. Contudo a avaliação adequada da sua efetividade e,
consequentemente, do progresso do aluno, ainda se constitui um desafio. Frente ao exposto,
este trabalho apresenta um framework baseado em Ciência de Dados, que tem como
objetivo facilitar o processo de descobrimento de padrões e comportamentos que remetem à
aquisição do Pensamento Computacional, por meio da abordagem de análise sob diferentes
níveis de abstração e da análise de agrupamento com uso de uma rede neural artificial não
supervisionada conhecida na literatura como SOM (Self-Organizing Maps). O framework é
estruturado em cinco visões: Ensino-Aprendizagem, Estrutural, Análise de Agrupamento,
Processos e Learning Analytics, que organizam as atividades do processo de mineração
dos dados e são norteadas pelas questões que devem ser respondidas pelo conhecimento
adquirido, visando à avaliação da evolução das habilidades e competências do Pensamento
Computacional. Um estudo de caso foi efetuado utilizando uma oficina de jogos digitais
de características construcionistas utilizando Scratch (com 130 alunos de 3 cursos e 2
diferentes níveis, gerando 898 arquivos). Os resultados apontam para a viabilidade do
framework, destacando: (1) o estabelecimento das questões direcionou o foco de todo o
processo de mineração dos dados na busca de suas respostas; (2) o conhecimento provido
pela Visão Ensino-Aprendizagem permitiu entender os dados gerados ao longo da execução
da oficina; (3) a visão Estrutural permitiu identificar quais dados que devem compor a
base de dados para responder às questões estabelecidas; (4) a influência e o conhecimento
providos pela visão de Análise de Agrupamento devido à capacidade de uso dos mapas
SOM em diferentes análises, permitiram a identificação de padrões e comportamentos
que revelaram o efeito gerado pelo processo de ensino-aprendizagem, caracterizando o
caminho praticado pelos alunos com construção do conhecimento abaixo, dentro e acima
do esperado; por fim, as descobertas nos dados permitiram a visão Learning Analytics
promover a melhoria contínua do processo de ensino-aprendizagem.
Descrição
Palavras-chave
analítica da aprendizagem , mapas auto-organizáveis , mineração de dados educacionais , pensamento computacional
Assuntos Scopus
Citação
SOUZA, Alexandra Aparecida de. Framework baseado em ciência de dados e engenharia de software para analisar a evolução de habilidades e competências do pensamento computacional. 2019. 243 f. Tese (doutorado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.