Abordagem avaliativa multidimensional para previsão da evasão do discente em cursos on-line.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: MORAIS, Alana Marques de.
• Orientador(a): ARAÚJO, Joseana Macêdo Fechine Régis de. , COSTA, Evandro de Barros.
• Banca de defesa: MARINHO, Leandro Balby., ANDRADE, Nazareno Ferreira de., PIMENTEL, Edson Pinheiro., BRITO, Patrick Henrique da Silva.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inteligência Artificial; Avaliação Multidimensional; Educação à Distância - Evasão; Mineração de Texto; Lógica Fuzzy; FuzzySD; Artificial Intelligence; Fuzzy System; Student Multidimensional Assessment; Distance Learning - Dropout; Online Courses
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/1711

A evasão discente foi apontada, por grande parte das instituições brasileiras de Educação a Distância (EaD), como um dos maiores obstáculos enfrentados pelos cursos online da atualidade. Reflexo disto, foram as taxas de evasão elevadas, entre 25 e 50% em todos os tipos de curso online, em relação à educação presencial em 2015 no Brasil. Além disto, a problemática não se restringe ao contexto brasileiro, pois diversas organizações internacionais relataram índices tão alarmantes quando os nacionais. É possível afirmar, de acordo com a literatura, que as estratégias adotadas na minimização dos índices de desistência do discente muitas vezes se limitam à avaliação pontual de um recurso pedagógico (fórum, bate-papo, etc). Há ainda uma carência de estudos que discutam sobre as interações educacionais do aluno evadido e considerem as incertezas avaliativas envolvidas no processo. Diversas metodologias podem ser utilizadas pelo docente para lidar com a subjetividade e incerteza associadas ao processo avaliativo, tais como: lógica fuzzy, redes bayesianas, etc. O presente estudo destacou a lógica fuzzy (ou difusa), pois esta técnica lida com a ambiguidade encontrada na avaliação presente na EaD. Esta modelagem permite que estados indeterminados possam ser tratados por dispositivos de controle e conceitos não quantificáveis possam ser avaliados pelo especialista. Assim, o presente estudo propôs uma abordagem avaliativa (FuzzySD) voltada ao docente para monitorar as turmas virtuais na predição e combate à evasão discente em cursos online. Para tanto, a pesquisa se subsidiou nas informações relacionadas às ações dos alunos durante o processo de ensino-aprendizagem. A análise realizada envolve fatores comportamentais do estudante com base em múltiplos critérios. Estes critérios comportamentais foram fundamentais na descrição das três métricas principais ao entendimento da evasão do aluno no contexto estudado, a saber: Autorregulação, Interação e Motivação do aluno. A avaliação com a FuzzySD foi realizada por meio da análise de precisão em recortes da amostra com base em dados de cursos online do IFPB Virtual. A precisão da abordagem, analisando as amostras teste, proporciona valores entre 65% e 95% de acertos. Por fim, a partir dos resultados, foram discutidos os desafios da aplicação de um módulo avaliativo multidimensional diante do contexto de cursos online brasileiros.