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Análise de Aprendizagem e Sistemas de Recomendação como suporte à Experimentação Remota
| dc.contributor.author | Gonçalves, Alexandre L. | |
| dc.contributor.author | Carlos, Lucas M. | |
| dc.contributor.author | Silva, Juarez B. da | |
| dc.contributor.author | Alves, Gustavo R. | |
| dc.date.accessioned | 2018-10-15T09:58:33Z | |
| dc.date.available | 2018-10-15T09:58:33Z | |
| dc.date.issued | 2018-07 | |
| dc.description.abstract | 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. | pt_PT |
| dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | pt_PT |
| dc.identifier.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. | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.22/12058 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.peerreviewed | yes | pt_PT |
| dc.relation.ispartofseries | CNaPPES;2018 | |
| dc.subject | Laboratórios remotos | pt_PT |
| dc.subject | Remote labs | pt_PT |
| dc.subject | Learning analytics | pt_PT |
| dc.subject | Recommender system | pt_PT |
| dc.title | Análise de Aprendizagem e Sistemas de Recomendação como suporte à Experimentação Remota | pt_PT |
| dc.type | conference object | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.citation.conferencePlace | Braga, Portugal | pt_PT |
| oaire.citation.endPage | 150 | pt_PT |
| oaire.citation.startPage | 150 | pt_PT |
| oaire.citation.title | 5º Congresso Nacional de Práticas Pedagógicas no Ensino Superior (CNaPPES.18) | pt_PT |
| person.familyName | Alves | |
| person.givenName | Gustavo | |
| person.identifier | 150015 | |
| person.identifier.ciencia-id | 4210-4DF2-5206 | |
| person.identifier.orcid | 0000-0002-1244-8502 | |
| person.identifier.rid | I-7876-2014 | |
| person.identifier.scopus-author-id | 7006053908 | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | conferenceObject | pt_PT |
| relation.isAuthorOfPublication | 01800568-7eaf-41d9-b78d-cf64f7c7381d | |
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