Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-06-04T15:11:46Z No. of bitstreams: 1 RANILSON OSCAR ARAÚJO PAIVA - TESE (PPGCC) 2017.pdf: 11842712 bytes, checksum: ac3058f290c36c90ab21ce1a9820b601 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-04T15:11:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RANILSON OSCAR ARAÚJO PAIVA - TESE (PPGCC) 2017.pdf: 11842712 bytes, checksum: ac3058f290c36c90ab21ce1a9820b601 (MD5) Previous issue date: 2017 / Vivemos uma mudança no paradigma educacional onde se busca prover educação de qualquer lugar, a qualquer momento e para qualquer pessoa, utilizando tecnologias digitais da informação e comunicação. Há um interesse global no ensino à distância, mas não há um aumento equivalente de suporte aos professores e tutores responsáveis por manter tais cursos. Essa deficiência acentua os problemas e desafios existentes na gestão de cursos a distância, pois com o tempo mais estudantes aderem ao ensino a distância, requerendo a criação de novos cursos e turmas, incrementando a quantidade de estudantes sendo sub-servidos em termos de apoio pedagógico. Isso é evidenciado pelo grande número de desistências e falhas em tais cursos, particularmente, nos MOOCs (Cursos Online Massivos e Abertos), que os estudantes justificam como falta de suporte. Esta tese propõe uma solução de autoria para guiar a tomada de decisões pedagógicas em ambientes online de aprendizagem, tendo sido aplicada em um MOOC. A proposta visa auxiliar professores e tutores (1) a descobrir situações de interesse pedagógico ocorrendo em seus cursos; (2) compreender essas situações; (3) tomar decisões para aborda-las e; (4) monitorar e avaliar o impacto da decisão tomada. As interações em tais cursos geram grande quantidade e diversidade de dados, sendo possível extrair informações pedagogicamente relevantes. Entretanto, professores e tutores não dominam a tecnologia necessária para utilizar esses dados, nem é prático ou apropriado solicitar que sejam treinados para tanto. A proposta se fundamenta na tomada de decisões informada por dados educacionais, na visualização de dados e nos sistemas de autoria para promover a cooperação entre a inteligência artificial e a inteligência humana. Realizamos dois experimentos para: (1) avaliar se o processo auxilia professores e tutores a tomar decisões pedagógicas úteis e em tempo de curso; (2) avaliar se a solução de autoria guia a tomada de decisões pedagógicas de professores e tutores. Os resultados sugerem que o processo trouxe benefícios à tomada de decisões pedagógicas e que a solução de autoria foi capaz de guiar a tomada de decisões pedagógicas em tempo de curso e que sua utilidade e facilidade foram percebidas positivamente por professores e tutores. / We are experiencing changes in the educational paradigm. There is a quest to provide education from anywhere, at any time and for anyone, using digital information and communication technologies. There is a global interest in distance learning, but there is no equivalent increase in support for teachers and tutors responsible for maintaining such courses. This difference accentuates the problems and challenges in managing distance courses once that, over time, more students join distance learning, requiring the creation of new courses and classes, increasing the number of distance students being sub-served in terms of pedagogical support. This is evidenced by the large number of dropouts and faiilures in such courses, particularly in MOOCs (Massive Open Online Courses), that students justify as lack of support. This thesis proposes an authoring solution to guide the pedagogical decision making in online learning environments, which was applied in a MOOC. The proposal aims to help teachers and tutors (1) to discover situations of pedagogical interest occurring in their courses; (2) understand these situations; (3) make decisions to address them; (4) monitor and evaluate the impact of the decision made. The interactions in such courses generate considerable quantity and diversity of data,allowing the extraction of pedagogically relevant information. However, teachers and tutors do not master the technology needed to use this data, nor is it practical or appropriate to ask them to be trained to do so. Our proposal is based on informed decision making by educational data, data visualization and authoring systems to promote cooperation between artificial intelligence and human intelligence. We conducted two experiments to: (1) evaluate whether the process helps teachers and tutors to make useful and time-course pedagogical decisions; (2) to evaluate if the authoring solution guides the pedagogical decision making of teachers and tutors. The results suggest that the process brought benefits to pedagogical decision making and that the authoring solution was able to guide the pedagogical decision making in course time and that its usefulness and ease of use were positively perceived by teachers and tutors.