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Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação promove defesa de tese amanhã (27)

A defesa inicia às 14h, via Google Meet

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promove defesa de tese amanhã (27), a partir das 14h, em sala virtual no Google Meet. 

A tese de doutorado “MMALA: Um Modelo de Maturidade para Adoção de Learning Analytics”, desenvolvida pela pesquisadora Elyda Laisa Soares Xavier Freitas, terá como banca examinadora os professores Alexandre Marcos Lins de Vasconcelos (UFPE), Hermano Perrelli de Moura (UFPE), João Carlos Sedraz Silva (Univasf), Alexandre Magno Andrade Maciel (UPE) e Cristina Dutra de Aguiar Ciferri (USP).

Resumo

Learning Analytics (LA) é uma tendência recente na educação. LA se utiliza dos dados resultantes das interações ocorridas nos Sistemas de Gestão de Aprendizagem – bem como em outras fontes, como redes sociais, por exemplo, – para realizar análises que apoiam a compreensão e avaliação dos processos de ensino e aprendizagem, permitindo a tomada de decisão de alunos e professores, visando à melhoria desses processos. Pela utilização de LA, é possível, por exemplo, identificar prematuramente os estudantes que podem vir a abandonar o curso ou mesmo identificar os objetos de aprendizagem mais adequados ao perfil de cada aluno. Porém, a simples utilização de ferramentas não assegura a obtenção de benefícios, visto que a adoção de Learning Analytics é uma tarefa complexa, que envolve diferentes áreas e stakeholders da instituição de ensino. Um instrumento que pode dar suporte à adoção de LA é o Modelo de Maturidade (MM). MM têm sido utilizados em diferentes áreas para auxiliar na melhoria de processos, identificando atividades que podem ser executadas a fim de que a organização avance a níveis mais altos de maturidade, gradualmente. Nesse sentido, esta tese tem por objetivo o desenvolvimento de um Modelo de Maturidade para Adoção de Learning Analytics (MMALA) com o intuito de auxiliar as instituições de Ensino Superior que desejam iniciar a utilização de LA e permitindo-as progredir sucessivamente no seu uso, possibilitando um aumento na extensão dos benefícios obtidos na medida em que avançam a níveis mais altos de maturidade. O MMALA identifica cinco categorias e 16 áreas de processos que devem ser consideradas na adoção de LA; além disso, proporciona um roteiro de melhoria, por meio de suas práticas funcionais, divididas em quatro níveis de maturidade. O modelo proposto foi desenvolvido seguindo a metodologia de Becker et al. (2009), tendo sido avaliado em duas ocasiões, sendo a última por meio de Opinião de Especialistas, com a participação de pesquisadores renomados na área de LA. Além de apoiar as IES na adoção de LA, este estudo pretende contribuir para a democratização da utilização de LA e, por conseguinte, com a melhoria do processo de ensino e aprendizagem.

 

Data da última modificação: 18/12/2020, 11:01