Submitted by Kilvya Braga (kilvyabraga@hotmail.com) on 2018-05-16T11:14:22Z
No. of bitstreams: 1
ANDERSON FELINTO BARBOSA - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 4768373 bytes, checksum: c61e3d4b861d3a310b307c01c1e3fcca (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-16T11:14:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ANDERSON FELINTO BARBOSA - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 4768373 bytes, checksum: c61e3d4b861d3a310b307c01c1e3fcca (MD5)
Previous issue date: 2016-02-29 / Capes / O Currículo Referência (CR) para Cursos de Bacharelado em Ciência da Computação e Engenharia da Computação é um documento desenvolvido pela Sociedade Brasileira de Computação que descreve um conjunto de informações relacionadas ao ensino da computação no Brasil. O corpo do conhecimento, parte do CR descreve o conhecimento que pode ser ensinado ao aluno durante o processo de aprendizagem, pode ser útil para o processo de Planejamento Curricular, porém, diferentemente das estruturas curriculares criadas, o conhecimento descrito no CR apresenta, apenas, relações hierárquicas entre suas partes. Diante disso, neste trabalho, é proposta uma abordagem que visa a orquestrar o conhecimento descrito na granularidade “Matéria” do CR, neste trabalho denominada como “Categoria de Conhecimento”. Para isso, a abordagem baseia-se no princípio bottom-up e identifica as possíveis relações entre as 57 Categorias de Conhecimento a partir das disciplinas e das relações de pré-requisitos presentes em estruturas curriculares dos cursos para, assim, identificar o Grau de Dependência entre Categorias (GDep) e o Grau de Ocorrência da Categoria (GOC) relevantes para o processo de planejamento e avaliação das estruturas curriculares. Como forma de avaliar a abordagem foi realizado um estudo de caso envolvendo dados de 474 disciplinas, de 7 cursos de graduação, no qual foi mensurado do GRel e o GOC das 57 Categorias de Conhecimento. Além disso, também foi verificada a aplicação das métricas identificadas no processo de planejamento e avaliação das estruturas curriculares que, no contexto observado, apresentou resultados que comprovaram o uso de ambas para as finalidades propostas. / The Reference Curriculum for Degree Courses in Computer Science and Computer Engineering (RC) is a document developed by the Brazilian Computer Society that aims to describe a set of information related to computing education in Brazil. The body of knowledge, a part of RC that describles the knowledge that should be teached to a student during the learning Process, can be useful on the Curricular Planning process, however, unlike the curriculum structure created, which describes relations between disciplines, the knowledge described on the Reference Curriculum only shows hierarchical relations between different levels of this knowledge.To this situation, in this dissertation is proposed an approach that aimed orchestrating the knowledge described on granularity “Subject” of RC,called, in this dissertation,“Knowledge Categories”. For this, the approachis based on the bottom-up and identifies possible relationships between the 57 Knowledge Categories induced from the disciplines of graduate courses and their prerequisites relationships, to thereby identify the Dependence Degree Between Categories (GDep) and Category Occurrence Degree (GOc) relevants for the process of curriculum planning and evaluation. For evaluate approach, ion purposes a case study was conducted involving 474 disciplines from 7 under graduate courses. It was possible to observe the measurement of GRel and GOC of the57 Knowledge Categories from RC. In addition, the application were verified of the metrics identified in the planning processand evaluation of curriculum structures that,on the context observe, showed results that confirmed the use of suchmetrics for a imsproposed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/697 |
| Date | 16 May 2018 |
| Creators | BARBOSA, Anderson Felinto. |
| Contributors | SCHIEL, Ulrich., ARAÚJO, Joseana Macedo Fechine Régis de., DOMINGUEZ, Arturo Hernandez. |
| Publisher | Universidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, UFCG, Brasil, Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds