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Advisor(s)
Abstract(s)
O atual estágio de desenvolvimento da ciência e tecnologia exige novas abordagens de educação que possam impactar positivamente no desempenho dos estudantes. No contexto do ensino de engenharia, são requeridos sólidos conhecimentos obtidos não somente a partir de aulas teóricas, mas também a partir da experimentação em laboratórios. Neste sentido, aulas teóricas, simulações e laboratórios presenciais e remotos constituem importantes recursos na formação dos estudantes. Assim, as competências desenvolvidas pelos estudantes ao longo do curso irão impactar em suas carreiras profissionais. De modo geral, o trabalho experimental vem sendo tradicionalmente desenvolvido em laboratórios. Todavia, o aumento no nu ́mero de estudantes nos últimos anos tem pressionado as estruturas físicas e os recursos dos laboratórios. Para superar isso, pesquisadores têm desenvolvido simulações computacionais e laboratórios remotos, habilitando a expansão das fronteiras da educação. Tal cenário proporciona novas oportunidades para incrementar o processo de aprendizado dos estudantes. Com o advento dos sistemas online, os dados gerados pela interação dos estudantes em simulações e laboratórios remotos podem ser coletados e analisados. A partir disso, algumas áreas vêm promovendo suporte, entre elas, Learning Analytics (LA) e Recommender Systems (RS). Learning Analytics desempenha um papel importante ao prover ferramental para impactar na experiência de aprendizagem de estudantes e fornecer elementos que permitam aos professores avaliarem suas disciplinas.
Description
Keywords
Laboratórios remotos Remote labs Learning analytics Recommender system
Pedagogical Context
Citation
Alexandre L. Gonçalves, Lucas Mellos Carlos, Juarez Bento da Silva e Gustavo R. Alves, “Análise de Aprendizagem e Sistemas de Recomendação como suporte à Experimentação Remota”, 5º Congresso Nacional de Práticas Pedagógicas no Ensino Superior (CNaPPES.18), Braga, 12-13 Julho 2018.