Using mutation analysis to identify erros in mathematical problem solving

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Santana, Alan de Oliveira
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Brasil; UFRN; PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
• Palavras-chave em Português: Computação; Mutants; Distractors; Mathematics; Inteligente Tutoring System (ITS); Errors; Difficulties; Stepby-step; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/60465

A 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.