Proposta de Modelo Socioafetivo de Aluno para a Recomendação de Estratégias Pedagógicas

Barvinski, Carla Adriana; Ribeiro, Ana Carolina Ribeiro; Longhi, Magalí Teresinha; Behar, Patrícia Alejandra

doi:10.5753/cbie.sbie.2017.1637

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“…A pesquisa de (Barvinski et al, 2017) destaca o uso de estratégias pedagógicas como ações planejadas e/ou empregadas pelo professor a fim de atingir os objetivos pretendidos na formação de seus alunos, permitindo ao professor implementar ações que integrem o aluno desanimado ou desinteressado.…”

Section: Computação Afetivaunclassified

Modelo para Análise de Sentimentos no AVA: Um estudo de Caso

Alencar¹,

Netto²

2022

RENOTE

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Este artigo descreve um estudo de caso usando um modelo computacional que realiza Análise de Sentimentos de textos postados por estudantes em fóruns,chats, diário de bordo e mensagens enviadas ao tutor em Ambiente Virtual de Aprendizagem. Por meio desse modelo é possível identificar quais os sentimentos os estudantes estão demonstrando, qual o sentimento que mais se destaca em uma turma, verificar o histórico dos sentimentos de um determinado estudante. Os resultados obtidos no estudo de caso, destacam a importância do uso da Análise de Sentimentos em textos usando Abordagem Lexical, podendo colaborar positivamente para o processo de ensino-aprendizagem.

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Section: Computação Afetivaunclassified

Modelo para Análise de Sentimentos no AVA: Um estudo de Caso

Alencar¹,

Netto²

2022

RENOTE

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“…Por fim, o modelo de ensino define uma estratégia pedagógica tipicamente como um conjunto de regras que determina a maneira ideal para aprender algum tema para determinado tipo de aluno. Barvinski (2017) utiliza o resultado de mapas afetivos gerados pelo AVA ROODA 4 (ROODA, 2019) para subsidiar recomendações de estratégias pedagógicas. Para a criação desse mapa, é utilizada a mineração de interações efetuadas nas ferramentas de comunicação no ROODA (isto é, fórum, bate-papo, diário de bordo etc.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…Com as técnicas (meios) apresentadas anteriormente, não é possível afirmar qual a melhor, pois todas estão inseridas em um caso de uso específico. Por exemplo, Sevarac (2012) propõe a escolha da melhor estratégia por meio de ontologias para recomendar materiais para subsidiar a melhor forma de aquisição de conhecimento, levando em consideração o assunto abordado; já Barvinski (2017) propõe a criação de uma neuro-fuzzy para recomendação com base nos sentimentos afetivos dos alunos; Bremgartner (2015), por sua vez, utiliza ontologia e agentes para a recomendação de arquiteturas pedagógicas, levando em consideração o perfil levantado pelo aluno por meio de questionários aplicados; e, por fim, em Paiva (2013), as recomendações são realizadas por meio de mineração de dados.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Um Agente de Software para Recomendações de Estratégias Pedagógicas para Tutores a Distância em AVA

Sobreira

Neto

Fontes

et al. 2021

RBIE

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A popularização da modalidade de Educação a Distância, fomentada pelas flexibilizações das atuais diretrizes legais, bem como o avanço tecnológico dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), traz uma preocupação com a qualidade do ensino ofertado, que está atrelada à interação efetiva entre os atores do processo de ensino e aprendizagem. Nesse sentido, sabe-se que o tutor é o ator responsável por promover a interação nesses ambientes e o seu desempenho nisto está ligado à participação efetiva dos alunos. Sendo assim, este trabalho propõe um agente de software capaz de recomendar estratégias pedagógicas para tutores a distância em AVA, visando melhorar o seu desempenho em promover uma interação efetiva dos alunos nos AVA. O agente desenvolvido faz as recomendações por meio de um modelo de conhecimento, representado por uma ontologia (desenvolvida através da metodologia 101), que mapeia as estratégias pedagógicas que visam promover a interação nos AVA. As estratégias pedagógicas utilizadas pelo agente foram levantadas por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura e a aplicação de um questionário com profissionais da área da educação, mais precisamente na Educação a Distância (EaD). Para validação, o modelo de conhecimento do agente foi submetido a testes de corretude e completude. Foi desenvolvida também uma aplicação para amostragem das estratégias recomendadas pelo agente. Para ambas validações, foram alimentadas com dados históricos cedidos pela Secretaria de Educação a Distância de uma Universidade Pública Federal. Os resultados apontaram que o modelo de conhecimento do agente está operando de forma correta, sem nenhuma inconsistência, bem como as estratégias estão mostradas de forma clara pelo sistema desenvolvido.

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“…Indicators of social interaction make it possible to visualize the bonds, influences, and preferences that exist in a certain course or in a group [13]. Based on this SM, the social category level is calculated, namely: absence, collaboration, distance from the class, evasion, informal groups and popularity [16], as shown in Figure 2. The following section develops an understanding of Learning Analytics, the reference model, and the overall process on which this work is based.…”

Section: Rooda Virtual Learning Environment -Cooperative Learning Netmentioning

confidence: 99%

Learning Analytics in a Virtual Learning Environment: the challenge of mapping socio-affective scenarios

Akazaki

Machado

Silva³

et al. 2020

Int J Innov Educ Res

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Virtual courses are increasingly being offered in Brazil, making it imperative to develop technological resources and research to help in the teaching and learning processes in this modality. One approach is to analyze student's socio-affective profile in Virtual Learning Environments (VLE). The co-operative learning network (ROODA) VLE has two features called the Social Map (SM) and Affective Map (AM), which can both contribute to the visualization of data regarding social interaction indicators and students' moods in the environment. The SM presents the social relations formed through indicators, which are the absence; collaboration; the distance from the class; evasion; informal groups and popularity, enabling the identification of the participating subjects in the form of sociograms. The AM identifies students' moods graphically through indicators, which are excitement, discouragement, satisfaction, and dissatisfaction. Thus, this article aims to map the possible recurrent socio-affective scenarios in a VLE using Learning Analytics (LA). LA is defined as measurement, collection, analysis, and reporting of data about students and their contexts to understand as well as optimize learning and the environments in which it occurs. It can also contribute to the understanding of student's learning profile, based on social and affective aspects, thus allowing the teacher to develop pedagogical strategies consistent with the needs of each subject. The importance of integrating the possible social and affective scenarios was verified using LA, making it possible to deepen the comprehension of the subjective and qualitative questions regarding the students' interactions in the VLE. In this study, the scenarios are understood as the intersection between the Affective Map and Social Map indicators identified in a VLE. It has both a qualitative and quantitative approach. The choice is qualitatively justified because the research object involves social and affective phenomena that were subjectively expressed in texts and social interactions manifested in the ROODA VLE. It is quantitatively justified by the need to measure the mapping of socio-affective indicators through social parameters and moods applying LA. The subjects were undergraduate students who participated in distance learning courses at a Brazilian public university that used the ROODA VLE in the second semester of 2019. Data were collected from social and affective maps to identify if there was a relationship between them. As a result, based on the existing indicators of social interactions and moods, the socio-affective indicators were created using LA in order to analyze the students’ behavior in relation to the forms of interaction and communication that occur in the ROODA VLE.

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Proposta de Modelo Socioafetivo de Aluno para a Recomendação de Estratégias Pedagógicas

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Modelo para Análise de Sentimentos no AVA: Um estudo de Caso

Modelo para Análise de Sentimentos no AVA: Um estudo de Caso

Um Agente de Software para Recomendações de Estratégias Pedagógicas para Tutores a Distância em AVA

Learning Analytics in a Virtual Learning Environment: the challenge of mapping socio-affective scenarios

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