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Tipo do documento: Dissertação
Título: Identificação das habilidades de pensamento computacional diante dos estados emocionais sob a abordagem de multimodal learning analytics
Autor: GUSMÃO, Anderson Silva 
Primeiro orientador: RODRIGUES, Rodrigo Lins
Primeiro coorientador: FRANÇA, Rozelma Soares de
Primeiro membro da banca: MATOS, Ecivaldo de Souza
Segundo membro da banca: LEITE, Bruno Silva
Resumo: Diante dos trabalhos sobre o Pensamento Computacional nos contextos educacionais, há um novo cenário após a aprovação das Normas de Computação na Educação Básica. No entanto, encontrei algumas limitações para a sua implementação na sala de aula de maneira efetiva, dentre elas: falta de subsídios, métodos em específico, abordagens, ausência de aparelhos tecnológicos e instrumentos para a avaliação de habilidades de Pensamento Computacional. Por meio dessas lacunas, a pesquisa apresenta uma abordagem de aprendizagem no processo avaliativo, a qual pretende apoiar as capturas de dados associados diante dos contextos de ensino: desplugado, com execução de atividades totalmente offline; plugado, mediante o uso de uma ferramenta online, na plataforma Scratch; e plugado com robótica, com o uso do Scratch interligada ao artefato robótico FRANZMakey, sob a ótica dos níveis de cognição: use, modifique e crie; por meio do Parecer Consubstanciado pela Comissão de Ética e Pesquisa. O projeto está voltado para instituições do ensino médio. Para o desenvolvimento do estudo realizei 20 oficinas, sendo 02 (dois) estudantes por oficina, tendo uma participação total de 40 estudantes; seguindo a configuração do experimento, no primeiro e último momento o pré e o pósteste foram administrados; sendo explanados três conteúdos de computação: sequência, repetição e condicional. Desta maneira, respondo à seguinte pergunta: Como a abordagem de Multimodal Learning Analytics por meio dos estados emocionais pode contribuir na avaliação do desenvolvimento de habilidades de pensamento computacional? Realizei a captura de dados e analisei visando responder à pergunta definida nesta investigação. Utilizei o perfil do estudante, gravação de vídeos e áudios, questionário aberto, plataforma do EZMMLA Toolkit para o processamento dos vídeos capturados, além dos cards avaliativos por momentos. Na análise, separei em grupos de “Teve Ganho” e “Não Teve Ganho”, com o intuito de identificar possíveis diferenças estatisticamente significativas entre os diversos contextos e abordagens para a potencialização do estudo; demonstrei diante dos cenários de computação os instrumentos que contribui com a avaliação de Pensamento Computacional. Portanto, esta dissertação apresenta subsídio para frameworks de avaliação em trabalhos futuros que relacionem às 04 (quatro) habilidades de pensamento computacional: Abstração, Decomposição, Reconhecimento de Padrões e Algoritmo com Multimodal Learning Analytics, além da captura e identificação dos estados emocionais por estudante na realização de atividades nas táticas de ensino.
Abstract: Due to some researches about Computational Thinking in educational contexts, there is a new scenery after the Normas de Computação na Educação Básica (Computing Standards on Basic Education) approval. However, I found some limitations for its implementation in the classroom in an effective way, and some of them are: lack of subsidies, specific methods, approaches, lack of technological devices and instruments for Computational Thinking evaluation. By means of these gaps, the research presents an approach of learning during the evaluative process, which intends to support the associated data capture before the teaching contexts: unplugged, with the execution of totally offline activities; plugged by means of an online tool, on the platform Scratch; and plugged alongside of Robotics, with the use of Scratch intertwined with the robotic artifact FRANZMakey, by the view of the cognitive levels: use, modify and create; by means of the Parecer Consubstanciado pela Comissão de Ética e Pesquisa (Report Embodied by the Ethics and Research Committee). The project is aimed at high school institutions. For the study development I conducted 20 workshops, with 2 (two) students per workshop, with a participation of 40 students in total; following the setting of the experiment, at the first and last moments, the pre and posttest were managed; where three subjects were explained: sequence, repetition and conditional. That way, we answer the following question: How can Multimodal Learning Analytics by means of the emocional states contribute to the development of computational abilities from thinking evaluation? I conducted the data capture and analyzed it aiming to answer the question settled on this investigation. I used the student’s profile, videos and audio recordings, an openended questionnaire, the EZ MMLA platform for the processing of the captured videos, aside from the evaluative cards for moments. In the analysis, I split into groups of “There Was Gain” and “There Was No Gain”, with the intent to identify possible differences statistically significant between the many contexts and approaches for the research potentiation; I demonstrated, in front of the computation scenes, instruments that support the evaluation of Computational Thinking. Therefore, this dissertation presents subsidies for evaluation frameworks at future works that relate to 04 (four) Computational Thinking abilities: abstraction, decomposition, recognition of patterns and algorithm with Multimodal Learning Analytics, apart from the capture and identification of the emotional states per student in the execution of activities in the teaching tactics.
Palavras-chave: Pensamento computacional
Multimodal learning analytics
Análise de aprendizado
Educação na computação
Área(s) do CNPq: CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal Rural de Pernambuco
Sigla da instituição: UFRPE
Departamento: Departamento de Educação
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ensino das Ciências
Citação: GUSMÃO, Anderson Silva. Identificação das habilidades de pensamento computacional diante dos estados emocionais sob a abordagem de multimodal learning analytics. 2022. 148 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ensino das Ciências) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8661
Data de defesa: 30-Jun-2022
Aparece nas coleções:Mestrado em Ensino das Ciências

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