A presente pesquisa aborda uma investigação interdisciplinar (Educação e Computação) sobre estudos que estabeleceram como foco a influência da afetividade na educação e sobre como reconhecer o desânimo do aluno em interação em um ambiente virtual de ensino e aprendizagem (AVEA) utilizando mineração de dados educacionais (MDE). A afetividade pode influenciar na aprendizagem do aluno, principalmente com relação aos aspectos negativos, frustrações, sensações de solidão, desânimo, fazendo com que o aluno possa, inclusive, desistir de um curso, tornando-se uma problemática no ensino. Identificar esses aspectos em cursos à distância torna-se desafiador para o professor devido à distância temporal e assincronicidade desse meio. Nos cursos à distância, essa possibilidade pode ser permitida através das análises dos dados das interações do aluno no ambiente, porém, o volume de dados existentes torna-se muito grande para ser analisado pelo professor, fazendo com que seja mais difícil realizar essa identificação. Na busca por identificar o estado de ânimo desanimado, esta tese apresenta um Modelo de Predição do Desânimo baseado em comportamento observável e autorrelato armazenados em AVEA, utilizando regras de associação. Para desenvolver o Modelo de Predição do aluno, as variáveis comportamentais indicadoras do desânimo foram evidenciadas na pesquisa, bem como a utilização dos fundamentos e instrumento de Scherer para identificação dos estados afetivos, mais precisamente do estado de ânimo desanimado, que duram por longos períodos, possibilitando sua identificação após determinados fatos terem ocorrido no processo de aprendizagem, o que possibilitou ter uma metodologia de acompanhamento do aluno. As regras de associação foram descobertas devido ao potencial da MDE, que, além de propiciar a inferência e predição, pode ser usada para fornecer apoio tanto ao professor, no processo de ensino e acompanhamento do aluno, quanto ao aluno, no processo de aprendizagem. Nesse contexto, a pesquisa é aplicada ao processo de ensino e aprendizagem utilizando como procedimento técnico experimentos para coleta de dados. Foram feitos experimentos com aplicação de técnicas computacionais para apoio à inferência e geração do modelo de predição. Em cada experimento onde se aplicou a MDE, as melhores regras foram escolhidas com base nas medidas de interesse e presença do estado de ânimo desanimado. A partir dessas melhores regras, uma validação foi realizada em um novo experimento propondo o Modelo de Predição do aluno desanimado em interação no AVEA Moodle. Além de apresentar o Modelo de Predição do Aluno Desanimado, este modelo foi implementado e integrado como ferramenta computacional à plataforma Moodle. A pesquisa justifica-se na medida em que apresenta inovação tecnológica para investigar a influência da afetividade na aprendizagem dentro do contexto da Educação a Distância (EAD) e aplica técnicas computacionais desenvolvendo um Modelo de Predição do Aluno Desanimado, que fornece para o professor uma visão geral do modelo e melhor acompanhamento de seus alunos, através de dashboard, contribuindo na sua prática docente. Logo, a tese apresenta como destaque inovador um produto de pesquisa com utilidade na prática docente no ensino superior, principalmente em cursos EAD, para o reconhecimento de aspectos relacionados à afetividade no contexto educacional. Através da ferramenta computacional, um melhor acompanhamento de alunos desanimados em interação em AVEA pode ser feito pelo professor, permitindo a este fomentar uma metodologia de acompanhamento desses alunos, a fim de minimizar futuras evasões, bem como desistências em cursos e disciplinas, beneficiando a comunidade acadêmica. / This research addresses an interdisciplinary research (Education and Computer) on studies that established focus on the influence of affectivity in education and how to recognize the dismay of student interaction in a virtual teaching and learning environment (VTLE) using educational data mining (EDM). Affection can influence student learning, particularly with respect to the negative, frustration, feelings of loneliness, discouragement, causing the student can even give up a course, becoming a problematic teaching. Identify these aspects in distance courses becomes challenging for the teacher due to the temporal distance and asynchronicity that medium. In distance learning courses, this possibility may be permitted by the data analysis of student interactions in the environment, however, the amount of data becomes too large to be analyzed by the teacher, making it more difficult to carry out such identification. In seeking to identify the state of despondent mood, this thesis presents a prediction model of the observable behavior-based Discouragement and self-report stored in VTLE using association rules. To develop the prediction model student, the indicator behavioral variables of discouragement were evident in the research, and the use of the grounds and Scherer tool to identify the affective states, specifically the state of despondent mood that last for long periods, enabling identification after certain events have occurred in the learning process, making it possible to have a follow-up methodology of the student. Association rules were discovered due to the potential of the EAW, which, besides providing the inference and prediction, can be used to provide support to both the teacher in the teaching and monitoring of the student as the student in the learning process. In this context, the research is applied to the teaching and learning process using as a technical procedure experiments to collect data. experiments were made with application of computational techniques to support the inference and generation of the prediction model. In each experiment where we applied the MED, the best rules were chosen based on measures of interest and presence in the state of despondent mood. From these best rules, a validation was performed on a new experiment proposing the Prediction Model discouraged student interaction in VTLE Moodle. In addition to presenting the Prediction Model of Student Discouraged, this model was implemented and integrated as a computational tool to the Moodle platform. The research is justified in that it presents technological innovation to investigate the influence of affect on learning within the education context Distance Learning and applies computational techniques developing a prediction model Discouraged Student, which provides for the teacher a view general model and better monitoring of their students through dashboard, contributing to their teaching practice. Therefore, the thesis shows how innovative highlight a research product to use in teaching practice in higher education, especially in distance education courses, for the recognition of aspects related to affectivity in the educational context. Through computational tool for better monitoring of disheartened students interacting in VTLE it can be done by the teacher, allowing him to promote a follow-up methodology of these students in order to minimize future evasions and dropouts courses and disciplines, benefiting the community academic. / Esta investigación se ocupa de una investigación interdisciplinaria (Educación e Informática) en los que se estableció el enfoque sobre la influencia de la afectividad en la educación y cómo reconocer la consternación de la interacción del estudiante en un entorno virtual de enseñanza aprendizaje (AVEA) utilizando la minería de datos educativa (MDE). El afecto puede influir en el aprendizaje del estudiante, en particular con respecto a la negativa, frustración, sentimientos de soledad, desánimo, haciendo que el estudiante puede incluso renunciar a un curso, convirtiéndose en una enseñanza problemática. Identificar estos aspectos en los cursos a distancia se convierte en un reto para el maestro debido a la distancia temporal y asincronía ese medio. En los cursos de enseñanza a distancia, esta posibilidad puede ser permitido por el análisis de los datos de las interacciones de los estudiantes en el ambiente, sin embargo, la cantidad de datos es demasiado grande para ser analizados por el profesor, lo que hace más difícil llevar a cabo dicha identificación. Al tratar de identificar el estado de ánimo deprimido, esta tesis presenta un modelo de predicción del desaliento observables basada en el comportamiento y auto-informe almacenado en AVEA las reglas de asociación. Para desarrollar el estudiante modelo de predicción, las variables de comportamiento del indicador de desaliento eran evidentes en la investigación, y el uso de los terrenos y Scherer herramienta para identificar los estados afectivos, específicamente el estado de ánimo deprimido que duran por largos períodos de tiempo, que permite la identificación después de ciertos acontecimientos se han producido en el proceso de aprendizaje, por lo que es posible tener una metodología de seguimiento del estudiante. Reglas de asociación fueron descubiertos debido al potencial de la orden de detención europea, que, además de proporcionar la inferencia y la predicción, se puede utilizar para proporcionar apoyo tanto a la maestra en la enseñanza y el seguimiento del alumno como estudiante en el proceso de aprendizaje. En este contexto, la investigación se aplica al proceso de enseñanza y aprendizaje mediante experimentos como un procedimiento técnico para recopilar datos. experimentos se hicieron con la aplicación de técnicas computacionales para apoyar la inferencia y la generación del modelo de predicción. En cada experimento en el que se aplicó el MDE, las mejores reglas fueron elegidos en base a medidas de interés y presencia en el estado de ánimo deprimido. A partir de estas mejores reglas, una validación se realizó en un nuevo experimento que propone la interacción de los estudiantes desalentado modelo de predicción de AVEA Moodle. Además de presentar el Modelo de Predicción del Estudiante Desalentado, este modelo fue implementado e integrado como una herramienta computacional para la plataforma Moodle. La investigación se justifica porque presenta la innovación tecnológica para investigar la influencia del efecto sobre el aprendizaje en el contexto de la educación a distancia (EAD) y aplica técnicas computacionales en desarrollo un modelo de predicción de Estudiantes Desalentado, que prevé el profesor una vista modelo general y un mejor seguimiento de sus estudiantes a través de tablero de instrumentos, contribuyendo a su práctica docente. Por lo tanto, la tesis muestra cómo destacado innovador de un producto de investigación a utilizar en la práctica docente en la enseñanza superior, sobre todo en los cursos de educación a distancia, para el reconocimiento de los aspectos relacionados con la afectividad en el contexto educativo. A través de la herramienta computacional para un mejor seguimiento de los estudiantes desanimados que interactúan en AVEA se puede hacer por el profesor, lo que le permite promover una metodología de seguimiento de estos estudiantes con el fin de reducir al mínimo las evasivas y abandonos futuros cursos y disciplinas, en beneficio de la comunidad académica.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/148320 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Santos, Fabricia Damando |
| Contributors | Bercht, Magda, Wives, Leandro Krug |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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