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Navegando por Autor "Lamberti, Mirko"

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    Dissertação
    Didabot: sistema de auxílio para estudantes em plataformas
    (Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-11-04) Lamberti, Mirko; Alchieri, João Carlos; https://orcid.org/0000-0002-4150-8519; http://lattes.cnpq.br/1325459110950508; http://lattes.cnpq.br/3327169119208709; Medeiros, Henrique Rocha de; Carvalho, Zulmara Virginia de; Freitas, João Batista de
    O aumento das aulas a distância através de plataformas de EAD tornou-se um fenômeno crescente nos últimos anos, especialmente com a aceleração da pandemia de COVID-19. As plataformas de EAD têm se consolidado como uma prática comum no ensino superior e, mais recentemente, têm atraído maior atenção devido à busca por soluções mais personalizadas e escaláveis. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver uma solução tecnológica viável que automatize o acompanhamento dos alunos em plataformas de EAD, melhorando seu engajamento e desempenho ao longo da jornada de estudo. A solução foi focada na criação de uma plataforma personalizada que interage com os alunos e oferece suporte automatizado. A pesquisa utilizou uma abordagem qualitativa e quantitativa, coletando informações sobre as rotinas de professores e tutores no gerenciamento dos cursos e das ferramentas, além de interagir com os alunos para mensurar o engajamento. Vale ressaltar que a pesquisa foi realizada antes do ingresso no mestrado, com os dados coletados em um processo anterior ao início do curso, o que implica que a pesquisa não contou com anuência ética específica para o mestrado. A natureza aplicada do estudo focou no desenvolvimento de uma solução prática, a plataforma "DidaBot", que automatiza ações com base no desempenho do aluno e em eventos específicos dentro da plataforma EAD. A pesquisa buscou estratégias para aumentar o engajamento dos alunos e melhorar a retenção, personalizando o acompanhamento de acordo com as necessidades de cada aluno. O resultado foi o desenvolvimento de um protótipo de plataforma SaaS, denominada DidaBot, que se conecta com plataformas EAD, como o Moodle, via API. A plataforma automatiza o acompanhamento do desempenho dos alunos e personaliza as interações com base em eventos específicos, como acessos e notas, para melhorar o engajamento e reduzir as taxas de desistência. O protótipo desenvolvido já possui funcionalidades automatizadas para monitorar o desempenho dos alunos, gerar relatórios e personalizar o conteúdo. Embora o sistema de aconselhamento baseado em inteligência artificial seja uma característica planejada, ele ainda não foi implementado na versão atual do protótipo. A automação de processos recorrentes, como o acompanhamento das atividades e o envio de notificações personalizadas, visa otimizar a gestão de cursos EAD. Com a redução da carga de trabalho dos tutores e gestores, a plataforma possibilita um suporte mais humanizado e personalizado aos alunos no futuro, com o uso de inteligência artificial para aprimorar o aconselhamento e a orientação acadêmica.
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