Navegando por Autor "Santana, Alan de Oliveira"
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Dissertação Geração de ambientes virtuais de ensino-aprendizagem para cursos baseados na realização de projetos(2017-11-30) Santana, Alan de Oliveira; Aranha, Eduardo Henrique da Silva; ; ; Lucena, Márcia Jacyntha Nunes Rodrigues; ; Bittencourt, Roberto Almeida;Os altos índices de reprovação e evasão em cursos de computação torna-se um fator limitador para o desenvolvimento de diversas áreas profissionais, tornando a oferta de mão de obra especializada escassa. Neste sentido, cursos de desenvolvimento de jogos que apliquem o método de aprendizagem baseada em projetos, para dinamizar o aprendizado, e o uso de tutores virtuais, para direcionar o estudante no aprendizado, buscam deixar o ambiente de aprendizado de conceitos ligados a computação mais atrativos e lúdicos. Assim, este trabalho objetiva desenvolver e avaliar um sistema de geração de tutores virtuais para perfis de alunos distintos de uma mesma turma, podendo ser aplicado a EaD ou ensino presencial. Desta forma, dois protótipos de tutores foram desenvolvidos e avaliados a fim de observar o impacto do uso de mais de um formato de tutor em uma turma. Os resultados mostraram que os alunos se divertiram durante as aulas, motivados pelo fator lúdico ligado as aulas de programação de jogos e dos tutores virtuais. Este fator permitiu que os alunos apresentassem bons resultados durante o desenvolvimento dos jogos, com mais de 75% dos alunos concluindo os problemas propostos, com os demais apresentando em torno de 90% de andamento para conclusão dos jogos. Outro ponto observado foi que as turmas apresentaram distinção de perfil em ordem de 56% para 44% de dispersão entre os tutores que mais se adaptaram a seu perfil, sugerindo que a aplicação do gerador foi bem vinda, porém, são necessários outros estudos para evidenciar de forma mais contundente este dado apresentado.Tese Using mutation analysis to identify erros in mathematical problem solving(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-03-25) Santana, Alan de Oliveira; Aranha, Eduardo Henrique da Silva; http://lattes.cnpq.br/9520477461031645; http://lattes.cnpq.br/7875175032115307; Lucena, Márcia Jacyntha Nunes Rodrigues; Coelho, Roberta de Souza; Fernandes, Kleber Tavares; Silva, Thiago Reis daA aprendizagem de matemática pode ser um grande desafio para estudantes ao redor do mundo. As dificuldades encontradas por estes estudantes variam, como falta de atenção, problemas metodológicos, não domínio de conteúdos prévios, dificuldades na leitura, problemas pessoais, entre outros. Mesmo sendo complexos, estas dificuldades geralmente se manifestam em erros pontuais na resolução de questões matemáticas, permitindo a especialistas identificá-los e associá-los a prováveis causas. Neste contexto, se destacam os erros comuns, como trocas de operadores, erros de arredondamento, resultados equivocados de operações, entre outros. Estes erros podem ser mapeados e generalizados, uma vez que são parte integrante das soluções realizadas pelos alunos. Assim, sistemas inteligentes, como os STI (Sistemas Tutores Inteligentes), podem ser desenvolvidos para atuar sobre essas dificuldades, identificando os erros e gerando feedbacks para professores e aos próprios estudantes. Com base no exposto, este trabalho tem por objetivo propor um modelo de generalização de erros comuns para ser aplicado a identificação passo a passo da origem dos erros e para tanto, o modelo utilizará o conceito de mutantes, a fim de gerar distratores que serviram como parâmetro para identificar a origem dos problemas. A fim de levantar os dados pertinentes para este estudo, alguns estudos procuraram levantar os dados relevantes para a modelagem dos mutantes, começando com a avaliação do estado da arte dos STI aplicados a matemática no cenário brasileiro e internacional e em seguida estudos exploratórios sobre os erros comuns que podem ser mapeados para a geração do modelo de mutações. A seguir, é realizada a apresentação da modelagem dos mutantes e também a descrição da arquitetura do STI para a matemática, bem como de estudos que procuram validá-la. As principais hipóteses de pesquisa apontam que o uso da modelagem de mutantes aplicadas a matemática através de um STI permite uma maior dinamicidade na criação de cenários de erros, além de poderem ser associados a problemas que vão além da análise da prova. Outra hipótese é que os feedbacks baseados em distratores gerados pelo modelo de mutações associado a analise passo a passo das respostas dos alunos, permitem um maior detalhe do local do erro, facilitando a geração de feedbacks a partir do STI.