AS TECNOLOGIAS DE ANÁLISE DE APRENDIZAGEM E OS DESAFIOS DE PREVER DESEMPENHOS DE ESTUDANTES DE PROGRAMAÇÃO
Prever o futuro de aprendizagem
de alunos, antecipando-se às possibilidades
de fracassso escolar para planejar ações de
reorientação do processo de aprendizagem,
representa um verdadeiro desafio para as
tecnologias do futuro. A Análise de Aprendizagem
aparece como uma possibilidade de contemplar
esse desafio, pois é uma técnica educacional
que visa reconhecer perfis e tendências de
aprendizagem a partir da coleta e da análise
de dados de estudantes em ambientes online.
Sabendo que os principais processos da Análise
de Aprendizagem são Selecionar, Capturar,
Agregar e Relatar, Predizer, Usar, Refinar e
Compartilhar, este trabalho traz à discussão o
processo de Predizer, destacando metodologias,
tecnologias, práticas, desafios e caminhos de
pesquisa da análise de aprendizagem preditiva.
Contemplando essa discussão dentro do
domínio da aprendizagem de programação,
este trabalho tem como objetivos apresentar
o estado da arte da análise de aprendizagem
preditiva, propor um framework para previsão
de desempenhos em programação e apontar
caminhos para avançar nessas pesquisas.
AS TECNOLOGIAS DE ANÁLISE DE APRENDIZAGEM E OS DESAFIOS DE PREVER DESEMPENHOS DE ESTUDANTES DE PROGRAMAÇÃO
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DOI: 10.22533/at.ed.4831916016
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Palavras-chave: Análise de Aprendizagem Preditiva, Previsão de Desempenhos, Aprendizagem de Programação.
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Keywords: Predictive Learning Analysis, Predicting of Performance, Program- ming Learning.
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Abstract:
Predicting the future of the
students’ learning, anticipating the possibilities
of failure to plan actions of reorientation of a
learning process, is a challenge for computer
science. Learning Analysis appears as a
possibility to contemplate this challenge
because it is an educational technique that
aims to recognize profiles and learning trends
from the collection and analysis of data in online
environments. Knowing that the key processes
of Learning Analysis are Selecting, Capturing,
Adding and Reporting, Predicting, Using,
Refining and Sharing, this work discusses the
Predicting process, highlighting methodologies,
technologies, practices, challenges and analysis
of research paths of predictive learning analysis.
Contemplating this discussion within the field of
programming learning, this paper aims to present
the art’s state of predictive learning analysis, to
propose a framework to predict programming
performances and to point out ways to advance
such research.
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Número de páginas: 15
- Márcia Gonçalves de Oliveira
