@MASTERSTHESIS{ 2022:494414586,
 	title = {Identificação das habilidades de pensamento computacional diante dos estados emocionais sob a abordagem de multimodal learning analytics},
 	year = {2022},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8661",
 	abstract = "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.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ensino das Ciências},
 	note = {Departamento de Educação}
}