Avaliação de discentes na modalidade de ensino a distância em cursos de educação profissional em nível superior, por meio de algoritmos preditivos

Resumo

POYATOS NETO, H. R. Avaliação de discentes na modalidade de ensino a distância em cursos de educação profissional em nível superior, por meio de algoritmos preditivos. 96f. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão e Desenvolvimento da Educação Profissional). Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza, São Paulo, 2019.

A oferta de cursos a distância no ensino superior se amplia cada vez mais, assim como o número de alunos que evadem estes cursos. Quarenta por cento das instituições de ensino alegam desconhecer as razões da evasão de seus alunos, o que faz com que sejam necessários processos adequados para uma avaliação precoce da aprendizagem dos alunos, de forma a priorizar aqueles que passam por maior dificuldade, mesmo que não peça ajuda. Assim sendo, o objetivo deste trabalho é empregar algoritmos preditivos utilizados em aprendizagem de máquina assistida e aplicá-los na análise de dados acadêmicos dos alunos, prevendo da forma mais eficaz possível seus desempenhos nas avaliações somativas e possibilitando à instituição de ensino ações preventivas em situações desfavoráveis. A metodologia usada foi a netnografia com uma amostra composta pelas interações realizadas no ambiente virtual de aprendizagem dos alunos de sete cursos de ensino superior totalmente a distância da Faculdade de Informática e Administração Paulista (FIAP). Como resultados observou-se que algoritmos de predição apresentam taxas de acerto diferentes, as amostragens colhidas nos períodos iniciais de curso podem ser mais significativas do que em períodos maiores e indicadores como a exposição do aluno aos objetos de aprendizagem podem ser menos relevantes do que se presume. Sugere-se que as instituições de ensino que façam uso do mesmo ambiente virtual de aprendizagem possam adaptar os algoritmos preditivos utilizados neste estudo e realizem suas próprias predições, auxiliando no processo de ensinoaprendizagem de seus alunos e, por consequência, diminuir seus índices de evasão. O produto gerado por este trabalho é um algoritmo preditivo escrito em Linguagem R para fins de avaliação dos alunos em cursos superiores na modalidade de ensino a distância que utilizam a plataforma Moodle (software intitulado “Sistema para predição de avaliação formativa no ensino a distancia em curso superior” registrado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial sob o número BR512019000915-0).