Arquitetura para suporte a aplicações ubíquas que viabilizam a criação de um ambiente de aprendizado ativo em sala de aula

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Ricardo Edgard Caceffo

“Arquitetura para Suporte a Aplica¸

c˜

oes Ub´ıquas que

Viabilizam a Cria¸

c˜

ao de um Ambiente de

Aprendizado Ativo em Sala de Aula”

CAMPINAS

2015

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Ana Regina Machado - CRB 8/5467

Caceffo, Ricardo Edgard,

C113a CacArquitetura para suporte a aplicações ubíquas que viabilizam a criação de um ambiente de aprendizado ativo em sala de aula / Ricardo Edgard Caceffo. – Campinas, SP : [s.n.], 2015.

CacOrientador: Rodolfo Jardim de Azevedo.

CacTese (doutorado) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação.

Cac1. Informática na educação. 2. Computação ubíqua. 3. Ciência da computação. 4. Interação humano-computador. I. Azevedo, Rodolfo Jardim de,1974-. II. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação. III. Título.

Informações para Biblioteca Digital

Título em outro idioma: Architecture to support ubiquitous applications that enable the creation

of an active learning environment in the classroom

Palavras-chave em inglês:

Information technology in education Ubiquitous computing

Computer science

Human-computer interaction

Área de concentração: Ciência da Computação Titulação: Doutor em Ciência da Computação Banca examinadora:

Rodolfo Jardim de Azevedo [Orientador] André Santanchè

Maria Cecília Calani Baranauskas Eduardo Hideki Tanaka

Joice Lee Otsuka

Data de defesa: 26-02-2015

Programa de Pós-Graduação: Ciência da Computação

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

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Instituto de Computa¸c˜ao Universidade Estadual de Campinas

Arquitetura para Suporte a Aplica¸

c˜

oes Ub´ıquas que

Viabilizam a Cria¸

c˜

ao de um Ambiente de

Aprendizado Ativo em Sala de Aula

Ricardo Edgard Caceffo

1

15 de fevereiro de 2015

Banca Examinadora:

• Prof. Dr. Rodolfo Jardim de Azevedo (Orientador )

• Prof. Dr. Andr´e Santanch`e

Instituto de Computa¸c˜ao - UNICAMP

• Prof. Dra. Maria Cec´ılia Calani Baranauskas Instituto de Computa¸c˜ao - UNICAMP

• Prof. Dr. Eduardo Hideki Tanaka Instituto de Pesquisas Eldorado

• Prof. Dra. Joice Lee Otsuka

Universidade Federal de S˜ao Carlos • Prof. Dra. Fernanda Freire

NIED - UNICAMP (Suplente) • Prof. Dra. Ana Maria Gomide

Instituto de Computa¸c˜ao - UNICAMP (Suplente)

• Prof. Dr. Marco Aur´elio Gerosa Universidade de S˜ao Paulo (Suplente)

1_{Apoio Financeiro: FAPESP (processo 2009/10586-7), CAPES, CNPq, IC, UNICAMP (FAEPEX),}

Microsoft Research FAPESP Virtual Institute (NavScales project), CNPq (MuZoo project) e SAMSUNG.

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Abstract

The Active Learning model advocates greater participation, motivation and collaboration between students in the teaching and learning environment. Usually, the Active Learning is supported by technology through the classroom response systems. In this environment, the teacher asks students multiple-choice questions, which are answered trough clickers, being the data organized by a software managed by the teacher. Despite the increasing development of technology, its use is still limited, not being considered important varia-bles related to the context, user’s history and the learning environment. In addition, its application presented some problems, like the ones related to the distraction and atten-tion loss of the students. This thesis proposes a Ubiquitous Classroom Response System (UCRS), developed as a framework to support the Active Learning using mobile devices. The UCRS incorporates elements of ubiquitous computing like context awareness, loca-tion and historical analysis of users’ data, allowing the development of features that adapt to the environment and needs of the participants. The UCRS further supports the Felder and Silverman Learning Styles Model (FSM), which states that each student has indivi-dual preferences in relation to perception, processing and manipulation of information. Part of the UCRS was implemented through software (LSQuiz). The LSQuiz supports a collaborative process in which the teacher submits a multiple-choice quiz to students, who may at any time ask for the help of other students. Then, the LSQuiz analyses con-text factors, like the location affinity among students, verifying which student should be invited to help. The LSQuiz was implemented and evaluated in a learning environment, being identified some issues, like the need for automatic student’s location and specific changes in the collaborative process algorithm. In addition, it was found valid the as-sumption that Ubiquitous Computing enables a more effective way to support the Active Learning model, being the student’s autonomy a positive element in this process. Finally, was identified that it is not possible to assume the learning styles of students through their performance in the questionnaires. Thus, it is unfeasible the application of the FSM in this context.

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Resumo

O modelo do Aprendizado Ativo defende uma maior participa¸cão, motiva¸cão e colabora¸cão entre os alunos no ambiente de ensino e aprendizagem. Usualmente o Aprendizado Ativo é suportado através de elementos tecnológicos, como os sistemas de resposta em sala de aula. Neste ambiente, o professor propõe aos alunos questões de múltipla escolha, que são respondidas por meio de clickers, sendo os dados organizados por um software gerenci-ado pelo professor. Ocorre que, apesar do crescente desenvolvimento da tecnologia, este suporte ainda é limitado, não considerando variáveis importantes do contexto, histórico e ambiente de ensino e aprendizagem, apresentando ainda problemas em sua aplica¸cão, como a distra¸cão dos alunos. Nesta tese é proposta uma Arquitetura Ub´ıqua de Suporte ao Aprendizado Ativo (AUSAA), em que é desenvolvido um framework para promo¸cão do Aprendizado Ativo através do uso de dispositivos móveis. A AUSAA incorpora ele-mentos da Computa¸cão Ub´ıqua, como sensibilidade ao contexto, localiza¸cão e análise do histórico dos usuários, permitindo a cria¸cão de funcionalidades que se adaptam ao am-biente e necessidades dos participantes. A AUSAA suporta ainda o modelo de estilos de aprendizagem de Felder & Silverman, que afirma que cada aluno possui preferências individuais em rela¸cão à percep¸cão, processamento e manipula¸cão da informa¸cão. Parte da AUSAA foi implementada por meio de um software (LSQuiz). Nele é proposto um pro-cesso colaborativo em que o professor disponibiliza um conjunto de questões de múltipla escolha aos alunos, que podem, a qualquer instante, informar ao sistema que estão com dificuldades. A partir disso, através da análise de fatores de contexto e da localiza¸cão dos estudantes, é escolhido um aluno para ser convidado a ajudar. O LSQuiz foi aplicado e avaliado em um ambiente de ensino, sendo identificados pontos de melhoria em seu design, como a necessidade de identifica¸cão automática da localiza¸cão dos alunos e ajustes pon-tuais no algoritmo do processo colaborativo. Verificou-se que é válida a premissa de que a aplica¸cão da Computa¸cão Ub´ıqua neste ambiente viabiliza de uma forma mais efetiva o modelo do Aprendizado Ativo, sendo a autonomia dos alunos um elemento positivo neste processo. Por fim, identificou-se que não é poss´ıvel inferir os estilos de aprendizagem dos alunos através do seu desempenho nos questionários, sendo inviável a aplica¸cão do modelo de Felder & Silverman neste contexto.

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(13)

Para Thaily e Thalyssa, minha raz˜ao de viver.

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(15)

Agradecimentos

Agrade¸co às seguintes institui¸cões por seu apoio financeiro e/ou material ao desenvolvi-mento deste projeto. Em ordem alfabética: CAPES, CNPQ, CNPq (MuZoo project), FAPESP, Instituto de Computa¸cão da Unicamp, Microsoft Research, Microsoft Research FAPESP Virtual Institute (NavScales project), SAMSUNG e Unicamp.

Em rela¸cão à FAPESP destaca-se o apoio financeiro realizado por meio de bolsa de doutorado, através do financiamento associado ao processo 2009/10586-7.

Ao professor Rodolfo Jardim de Azevedo, pelo constante incentivo, paciˆencia e dispo-nibilidade para a condu¸c˜ao desta pesquisa.

Agrade¸co ainda aos professores que contribu´ıram e apoiaram o desenvolvimento da pesquisa: Eduardo Valle, Pedro Cunha de Holanda, Rickson Mesquita, Tˆania Alencar de Caldas e Cl´audia Bauzer Medeiros.

`

A minha m˜ae Ivˆania, que de uma forma especial e carinhosa me deu for¸ca e coragem, me apoiando nos momentos de dificuldades.

E por fim um agradecimento especial à Heloisa Vieira da Rocha, por todo apoio, compreensão e orienta¸cão nestes últimos anos.

Sem vocês não seria poss´ıvel chegar até aqui.

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(17)

Sum´

ario

Abstract ix Resumo xi Dedication xiii Agradecimentos xv 1 Introdu¸cão 1 1.1 Contribui¸cões . . . 4 1.2 Organiza¸cão do Texto . . . 7

2 Conceitos e Trabalhos Relacionados 11 2.1 Estilos de Aprendizagem . . . 11

2.1.1 O Modelo de Felder & Silverman . . . 12

2.1.2 Dimens˜oes de Estilos de Aprendizagem . . . 13

2.1.3 ´Indice de Estilos de Aprendizagem . . . 14

2.1.4 Considera¸c˜oes sobre os Estilos de Aprendizagem . . . 15

2.2 Computa¸c˜ao Ub´ıqua . . . 16

2.2.1 Origem . . . 16

2.2.2 A Computa¸c˜ao Ub´ıqua e os Modelos Computacionais . . . 17

2.2.3 Terminologia . . . 18

2.2.4 Caracter´ısticas . . . 19

2.2.5 Defini¸c˜ao de contexto por lista de categorias . . . 21

2.2.6 Defini¸c˜ao de contexto por pap´eis . . . 22

2.2.7 Considera¸c˜oes sobre a defini¸c˜ao de contexto . . . 22

2.2.8 Pr´o-Atividade e Adaptabilidade . . . 23

2.2.9 Exemplos gerais de aplica¸c˜oes da Computa¸c˜ao Ub´ıqua . . . 24

2.2.10 M´etodos de Avalia¸c˜ao de Sistemas Ub´ıquos . . . 26

2.2.11 Aplica¸c˜oes da Computa¸c˜ao Ub´ıqua no Ambiente Educacional . . . . 29

(18)

(19)

2.2.12 Caracter´ısticas gerais do u-learning . . . . 30

2.2.13 Exemplos de Aplica¸c˜oes baseadas no u-learning . . . . 32

2.2.14 Privacidade . . . 36

2.2.15 Desafios e Considera¸c˜oes a respeito da Computa¸c˜ao Ub´ıqua . . . 37

2.3 Vis˜ao Geral a respeito dos Trabalhos Relacionados . . . 37

2.4 Trabalho Relacionado: Learning Catalystic . . . 38

2.4.1 Cria¸c˜ao de Quest˜oes pelo Professor . . . 39

2.4.2 Processo de Login dos Estudantes . . . 41

2.4.3 Recebimento e Resolu¸c˜ao das Quest˜oes pelos Estudantes . . . 42

2.4.4 Recebimento das respostas pelo professor . . . 44

2.4.5 Considera¸c˜oes gerais . . . 46

2.5 Trabalho Relacionado: Oscar CITS . . . 46

2.5.1 Tutores Inteligentes (ITS) . . . 46

2.5.2 Metodologia do Oscar CITS . . . 47

2.5.3 Valida¸c˜ao do Oscar CITS . . . 52

2.6 Trabalho Relacionado: Pervasive Learning Profile (PeLeP) . . . 55

2.6.1 Elementos e Preferˆencias dos Alunos) . . . 55

2.6.2 Associa¸cão de Estilos de Aprendizado aos Objetos de Aprendizado) 56 2.6.3 Atualiza¸cão automática do perfil) . . . 57

2.7 Considera¸c˜oes Finais . . . 58

3 Arquitetura Ub´ıqua de Suporte ao Aprendizado Ativo 61 3.1 Inter-rela¸c˜ao entre os conceitos que suportam a AUSAA . . . 61

3.2 M´odulos da Arquitetura . . . 63

3.2.1 M´odulo respons´avel pelo Banco de Dados . . . 64

3.2.2 M´odulo Gerenciador de Registros e Regras de Registros . . . 65

3.2.3 M´odulo Agente PDA . . . 65

3.2.4 M´odulo Gerenciador de Regras do Processo Colaborativo . . . 66

3.2.5 M´odulo de Filtro de Contexto . . . 66

3.2.6 M´odulo Gerenciador do Processo Colaborativo . . . 66

3.2.7 Gerenciador de regras do processo colaborativo . . . 68

3.3 Regras L´ogicas na AUSAA . . . 68

3.4 Determina¸c˜ao dos Fatores de Contexto . . . 74

3.4.1 Fator Afinidade (FA) . . . 76

3.4.2 Grau de Dificuldade (GD) . . . 78

3.4.3 Regra para Defini¸c˜ao do Fator Educacional (FE) de uma atividade 82 3.5 Funcionalidades sens´ıveis ao contexto . . . 84

3.5.1 Determina¸cão do tempo médio de dura¸cão de uma atividade . . . . 84

(20)

(21)

3.5.2 Habilitar bot˜ao solicitar ajuda . . . 85

3.5.3 Defini¸c˜ao de qual aluno ser´a convidado a auxiliar o colega . . . 85

3.6 Suporte a estilos de aprendizagem . . . 87

3.6.1 Mapeamento das Quest˜oes de Acordo com os Estilos de Aprendizagem 87 3.6.2 Predi¸c˜ao de Estilos de Aprendizagem dos Estudantes . . . 90

3.6.3 Exemplo de Predi¸c˜ao de Estilos de Aprendizagem . . . 94

3.6.4 Cria¸c˜ao de um Question´ario Inteligente . . . 96

4 Desenvolvimento do Prot´otipo Funcional 101 4.1 Escolha da Tecnologia a ser utilizada . . . 101

4.2 Escolha do Moodle como Plataforma a ser utilizada . . . 104

4.3 Descri¸c˜ao dos Componentes do Moodle . . . 105

4.4 Cria¸c˜ao e Instala¸c˜ao do plugin LSQuiz . . . 105

4.5 Funcionalidades do Plugin LSQuiz . . . 106

4.5.1 Classifica¸c˜ao das Quest˜oes por Estilo de Aprendizado . . . 106

4.5.2 Classifica¸c˜ao e Visualiza¸c˜ao das Dicas (Hints) . . . 106

4.5.3 Relat´orio dos Estilos de Aprendizagem dos Alunos . . . 108

4.5.4 Cria¸cão e submissão de um questionário inteligente . . . 109

4.5.5 Localiza¸c˜ao dos alunos atrav´es do mapa da classe . . . 111

4.5.6 Solicita¸c˜ao de Ajuda aos Colegas . . . 112

5 Experimentos 115 5.1 Classifica¸c˜ao de Quest˜oes . . . 116

5.1.1 Classifica¸c˜ao Inicial das Quest˜oes . . . 116

5.1.2 Valida¸cão da Classifica¸cão de Questões . . . 117

5.1.3 Resultados . . . 119

5.1.4 Conclus˜oes . . . 121

5.2 Primeiro Experimento envolvendo o prot´otipo do LSQuiz . . . 123

5.2.1 Contextualiza¸c˜ao . . . 123

5.2.2 Material e M´etodos . . . 123

5.2.3 Discuss˜ao dos Resultados . . . 124

5.2.4 Análise Final e Prepara¸cão do Próximo Experimento . . . 139

5.3 Primeiro Experimento envolvendo Estilos de Aprendizagem . . . 141

5.3.1 Requisitos e Objetivos . . . 141

5.3.2 Instala¸c˜ao do Moodle no servidor de desenvolvimento . . . 142

5.3.3 Importa¸c˜ao dos dados do Moodle Institucional . . . 143

5.3.4 Instala¸c˜ao do plugin LSQuiz . . . 145

(22)

(23)

5.3.5 Classifica¸cão das questões importadas . . . 147 5.3.6 Obten¸cão dos estilos de aprendizagem dos estudantes, segundo

Fel-der & Soloman . . . 147 5.3.7 Obten¸c˜ao dos estilos de aprendizagem dos estudantes, segundo o

protótipo do LSQUIZ . . . 149 5.3.8 Análise dos Dados . . . 149 5.3.9 Conclusões e Planejamento para os Próximos Experimentos . . . . 153 5.4 Valida¸cão da consistência interna do ILS . . . 157 5.4.1 Metodologia do Experimento . . . 157 5.4.2 Resultados . . . 157 5.4.3 Discussões . . . 158

6 Conclus˜oes e Trabalhos Futuros 161

6.1 Conclusões . . . 161 6.1.1 Limita¸cões deste trabalho . . . 163 6.2 Trabalho Futuro: Segundo Experimento envolvendo Estilos de Aprendizagem164 6.3 Trabalho Futuro: Segundo Experimento envolvendo o protótipo do LSQuiz 165

Referˆencias Bibliogr´aficas 167

A Gloss´ario 181

A.1 A.1. Aprendizado Ativo (Active Learning) . . . 181 A.2 Aprendizado Cooperativo (Cooperative Learning) . . . 181 A.3 Aprendizado Colaborativo (Collaborative Learning) . . . 181 A.4 Ensino Tradicional . . . 182 A.5 Guided Inquiry-Based Learning . . . 182 A.6 Just in Time Learning . . . 183 A.7 Peer Instruction . . . 183 A.8 Peer Led Team Learning (PLTL) . . . 184 A.9 Project Based Learning . . . 185 A.10 Team Based Learning (TBL) . . . 185

B A Educa¸c˜ao e O Aprendizado Ativo 187

B.1 O modelo do Aprendizado Ativo . . . 188 B.2 Técnicas para aplica¸cão do Aprendizado Ativo . . . 188 B.2.1 Pausas durante a aula . . . 189 B.2.2 Proposi¸cão de Questões . . . 189 B.2.3 Atividade ou Pergunta de 1 minuto . . . 189 B.2.4 Ponto de Clareza . . . 189

(24)

(25)

B.2.5 Desenvolvimento de Diários . . . 190 B.2.6 Trabalho em Grupo ou Duplas . . . 190 B.2.7 Mesa Redonda (Roundtable) . . . 190 B.3 A importância do Feedback Imediato . . . 190 B.4 Suporte a estilos de aprendizagem . . . 191 B.5 Vantagens do Aprendizado Ativo . . . 192 B.6 Conceitos e metodologias correlatas ao Aprendizado Ativo . . . 193 B.6.1 Aprendizado Baseado em Problemas (Problem Based Learning - PBL)196 B.6.2 Aprendizado Cooperativo (Cooperative Learning) . . . 196 B.6.3 Aprendizado Colaborativo (Collaborative Learning) . . . 198 B.6.4 Outras defini¸cões de Aprendizado Cooperativo e Colaborativo . . . 199 B.7 Defini¸cão do dom´ınio teórico e conclusões . . . 201

C Sistemas de Resposta em Sala de Aula 205

C.1 Motiva¸cão e Barreiras . . . 206 C.2 Caracter´ısticas Gerais dos CRSs . . . 207 C.2.1 CRSs Baseados em Clickers . . . 209 C.3 Vantagens Educacionais . . . 210 C.4 Desafios de Implementa¸cão . . . 211 C.5 Metodologias de Gerenciamento de Atividades . . . 212 C.5.1 Metodologia de Aplica¸c˜ao de Atividades de Anderson et al (2007) [6]213 C.5.2 Modelo de Instru¸cão Dirigida a Questões . . . 214 C.6 Lista e descri¸cão de implementa¸cões de CRSs . . . 215 C.6.1 Lista de CRSs Acadêmicos . . . 216 C.6.2 Lista de CRSs Comerciais . . . 216 C.7 Considera¸cões Finais . . . 221

D Detalhes Técnicos a respeito da implementa¸cão do protótipo 223

D.1 Introdu¸cão . . . 223 D.2 Visão Técnica do Moodle . . . 223 D.2.1 Estrutura dos Arquivos do Moodle . . . 225 D.2.2 Banco de Dados do Moodle . . . 226 D.3 Descri¸cão do Plugin Quiz . . . 228 D.3.1 Tabelas associadas ao Quiz . . . 228 D.3.2 Estados de um Quiz . . . 229 D.4 Implementa¸cão das Funcionalidades do LSQuiz . . . 229 D.4.1 Associa¸cão de Estilos de Aprendizagem às questões . . . 231 D.4.2 Associa¸cão de Estilos de Aprendizagem às dicas das questões . . . . 234 D.4.3 Gerenciamento da afinidade entre os alunos . . . 234

(26)

(27)

D.4.4 Gerenciamento do estado de cada aluno . . . 239 D.4.5 Solicita¸cão de Ajuda a um Colega . . . 247 D.4.6 Determina¸cão e visualiza¸cão da localiza¸cão dos estudantes . . . 250 D.4.7 Exemplo de utiliza¸cão . . . 255 D.5 Predi¸cão de Estilos de Aprendizagem . . . 257 D.5.1 Predi¸cão de estilos de aprendizagem a partir das questões . . . 257 D.5.2 Predi¸cão de estilos de aprendizagem a partir das dicas associadas

`

as questões . . . 260 D.5.3 Cria¸cão de questionários inteligentes . . . 260 D.6 Visualiza¸cão do LSQuiz em dispositivos móveis . . . 264 D.6.1 Modifica¸cões realizadas . . . 264

E Question´arios de Valida¸c˜ao do Experimento 273

E.1 Introdu¸cão . . . 273 E.2 Questionário submetido aos alunos . . . 273 E.2.1 Dispositivo Utilizado . . . 273 E.2.2 Localiza¸cão em sala de aula . . . 273 E.2.3 Recebimento e resolu¸cão de atividades . . . 274 E.2.4 Procedimento de Ajuda em rela¸cão aos colegas . . . 274 E.2.5 Procedimento de visualiza¸cão das Dicas . . . 275 E.2.6 Considera¸cões gerais: . . . 277

F Desenvolvimento do Prot´otipo N˜ao Funcional 279

F.1 Lista de Telas . . . 279 F.2 Tela de Cria¸cão e Submissão de Atividades . . . 279 F.3 Tela de Defini¸cão do Mapa da Classe e da Localiza¸cão do Aluno . . . 281 F.4 Tela de Forma¸cão de Grupos . . . 282 F.5 Tela de Altera¸cão de lugares na sala de aula . . . 282 F.6 Tela de Classifica¸cão do Processo Colaborativo . . . 284 F.7 Tela de Classifica¸cão da Atividade . . . 284 F.8 Tela de Avalia¸cão das Respostas . . . 285

G Esquema do Banco de Dados 287

G.1 Esquema Conceitual . . . 288 G.2 Decisões de conversão do modelo conceitual para o modelo lógico . . . 294 G.3 Modelo Lógico . . . 294 G.4 Modelo F´ısico . . . 296

(28)

(29)

H Detalhes do Experimento de Classifica¸c˜ao de Quest˜oes 299

H.1 Documento de instru¸cões entregue aos voluntários . . . 299 H.2 Formulário preenchido pelos participantes durante o experimento . . . 300 H.3 Detalhes do resultado da classifica¸cão das questões . . . 301

I CEP - Comitˆe de ´Etica em Pesquisa 305

I.1 Documentos do Projeto de Valida¸c˜ao do LSQuiz . . . 306 I.1.1 Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) . . . 306 I.1.2 Projeto de Pesquisa . . . 310 I.2 Documentos do Projeto de Valida¸c˜ao de Estilos de Aprendizagem . . . 310 I.2.1 Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) . . . 310 I.2.2 Projeto de Pesquisa . . . 315

J Publica¸c˜oes 317

(30)

(31)

Lista de Tabelas

2.1 Dimens˜oes de Estilos de Aprendizagem do modelo de Felder & Silverman [50] . . . 14 2.2 Resumo das hip´oteses e experimentos associados, conforme descrito por

Latham et al (2012) [72] . . . . 53 2.3 Compara¸c˜ao entre as ferramentas e trabalhos correlatos. . . 59

3.1 Nomenclatura utilizada na defini¸c˜ao da AUSAA . . . 69 3.2 Funcionalidades sens´ıveis ao contexto . . . 84 3.3 Mapeamento Inicial dos Estilos de Aprendizagem para Quest˜oes, realizado

a partir da leitura e análise do trabalho de Felder & Silverman [50] . . . . 88 3.4 Mapeamento Estilos de Aprendizagem para Questões após realiza¸cão de

experimentos . . . 89 3.5 Mapeamento das quest˜oes em categorias e seus respectivos estilos de

apren-dizagem . . . 91 3.6 Comportamentos associados `a predi¸c˜ao de estilos de aprendizagem em

tu-tores inteligentes, segundo Latham et al (2012) [72]. . . . 92 3.7 Comportamentos associados `a predi¸c˜ao de estilos de aprendizagem na

AU-SAA . . . 93 3.8 Determina¸cão dos elementos associados à Fórmula 3.5 . . . 94 3.9 Exemplo de predi¸cão de estilos de aprendizagem para o comportamento

direto . . . 95 3.10 Dimensões de Estilos de Aprendizagem do modelo de Felder & Silverman . 95 3.11 Metodologia de cria¸cão de um questionário inteligente . . . 96 3.12 Metodologia de cria¸cão de um questionário inteligente . . . 97 3.13 Exemplo de cálculo de distância relativa . . . 98 3.14 Resumo das principais funcionalidades da AUSAA e suas referências nos

cap´ıtulos subsequentes . . . 99

4.1 Descri¸cão das subse¸cões deste cap´ıtulo . . . 102 4.2 Resumo das tecnologias dispon´ıveis para sistemas móveis . . . 103

(32)

(33)

4.3 Tipos de estilo de aprendizagem dispon´ıveis para o professor . . . 107 4.4 Exemplo de constru¸c˜ao de um question´ario inteligente, composto por 3

t´opicos e 7 quest˜oes . . . 111

5.1 Mapeamento Inicial dos Critérios para Classifica¸cão das Questões . . . 117 5.2 ) Critérios apontados por cada um dos participantes para classifica¸cão das

questões . . . 120 5.3 Mapeamento Final dos Critérios para Classifica¸cão das Questões . . . 122 5.4 S´ıntese das etapas do primeiro experimento envolvendo o protótipo do LSQuiz123 5.5 Avalia¸cão qualitativa dos alunos sobre o procedimento de localiza¸cão em

sala de aula . . . 127 5.6 Opinião da docente em rela¸cão à visualiza¸cão do mapa da classe . . . 127 5.7 Altera¸cões realizadas no protótipo para solucionar os problemas apontados

nesta etapa . . . 128 5.8 Avalia¸c˜ao qualitativa dos alunos sobre o procedimento de recebimento,

vi-sualiza¸cão e resolu¸cão das questões . . . 130 5.9 Altera¸cões realizadas no protótipo para solucionar os problemas apontados

nesta etapa . . . 130 5.10 Avalia¸c˜ao qualitativa dos alunos sobre o procedimento de solicita¸c˜ao de

ajuda aos colegas . . . 133 5.11 Opinião da docente a respeito do procedimento de solicita¸cão de ajuda . . 133 5.12 Altera¸cões realizadas no protótipo para solucionar os problemas apontados

nesta etapa . . . 134 5.13 Avalia¸cão qualitativa dos alunos sobre o uso da ferramenta como um todo . 138 5.14 Avalia¸cão qualitativa dos alunos sobre o uso da ferramenta como um todo . 140 5.15 Diretrizes a serem seguidas no próximo experimento . . . 141 5.16 Metodologia do experimento de valida¸cão do método de Predi¸cão de Estilos

de Aprendizagem . . . 143 5.17 Dados obtidos no procedimento de restaura¸cão de back-up. . . 144 5.18 Detalhes sobre a resolu¸cão das questões. . . 146 5.19 Tabela de conversão dos valores obtidos no questionário de Felder para a

escala [-1,1] . . . 152 5.20 Acurácia dos valores obtidos no processo de predi¸cão do LSQuiz . . . 152 5.21 Propor¸cão de questões e alunos . . . 154 5.22 Proposta de altera¸cão nos questionários de pré-aula, para balanceamento

das quest˜oes de acordo com os estilos de aprendizagem dos estudantes . . . 155 5.23 Consistˆencia interna do ILS. N = 123. . . 158

(34)

(35)

5.24 Revis˜ao da literatura para o Alpha de Cronbrach do ILS, segundo com-pila¸c˜ao apresentada por Litzinger et al. [75] . . . 158

B.1 Lista de metodologias similares ou correlatas ao Aprendizado Ativo, a par-tir de compila¸c˜ao inicialmente feita por Froyd & Simpson (2008) [53] . . . 195 B.2 S´ıntese das terminologias associadas ao Aprendizado Ativo . . . 202

C.1 Gera¸c˜oes dos CRSs . . . 216 C.2 Lista de CRSs acadˆemicos . . . 217 C.3 Lista dos CRS comerciais . . . 218

D.1 Organiza¸cão das subse¸cões do Anexo D e suas eventuais referências nos demais Cap´ıtulos . . . 224 D.2 Principais módulos do Moodle e suas funcionalidades . . . 225 D.3 Principais módulos do Moodle e suas funcionalidades . . . 226 D.4 Quadro resumo de como a tabela lsquiz affinity é utilizada para armazenar

o histórico de intera¸cões entre os estudantes. . . 236 D.5 Gerenciamento do estado inicial e final no LSQuiz . . . 242 D.6 Estados e papéis poss´ıveis para cada aluno, bem como as a¸cões a serem

tomadas pelo sistema em rela¸cão a essa classifica¸cão . . . 244 D.7 Listagem de altera¸cões realizadas no plugin DDMarker, transformando-o

no plugin ClassMap . . . 251 D.8 Vetor de Distância dos alunos em rela¸cão ao aluno S5 . . . 255 D.9 Vetor de Afinidade dos alunos em rela¸cão ao aluno S5 . . . 255 D.10 Execu¸cão do algoritmo para escolha do aluno que irá ser convidado a

au-xiliar S5 . . . 256 D.11 Afinidade atualizada dos alunos em rela¸c˜ao a S5. . . 256 D.12 Funcionalidades alteradas ou adicionadas ao tema Bootstrap . . . 264

E.1 Diagrama de Likert . . . 274 E.2 Diagrama de Likert . . . 274 E.3 Diagrama de Likert . . . 274 E.4 Diagrama de Likert . . . 275 E.5 Diagrama de Likert . . . 275 E.6 Diagrama de Likert . . . 275 E.7 Diagrama de Likert . . . 276 E.8 Diagrama de Likert . . . 276 E.9 Diagrama de Likert . . . 276 E.10 Diagrama de Likert . . . 276 E.11 Diagrama de Likert . . . 276

(36)

(37)

E.12 Diagrama de Likert . . . 276 E.13 Diagrama de Likert . . . 277 E.14 Diagrama de Likert . . . 277 E.15 Diagrama de Likert . . . 277 E.16 Diagrama de Likert . . . 278 E.17 Diagrama de Likert . . . 278 E.18 Diagrama de Likert . . . 278

F.1 Lista de telas do prot´otipo n˜ao funcional . . . 280

G.1 Representa¸c˜ao do modelo f´ısico da AUSAA . . . 297 G.1 Representa¸c˜ao do modelo f´ısico da AUSAA . . . 298

H.1 Análise da convergência de classifica¸cão das questões . . . 302

I.1 Resumo dos projetos submetidos ao CEP: Comitˆe de ´Etica em Pesquisa . 305

(38)

(39)

Lista de Figuras

1.1 Implementa¸c˜ao do LSQuiz a partir da AUSAA e suas principais funciona-lidades . . . 4

2.1 Representa¸cão do modelo de Felder & Silverman (1998) de acordo com Latham et al.(2012) [72] Figura extra´ıda de Latham et al..(2012) [72] . . . 14 2.2 Paradigmas da computa¸cão.2 _{. . . .} ₁₈ 2.3 Exemplo de utiliza¸cão da plataforma de aprendizado desenvolvida por

Tseng et al. (2009) [45] . Figura extra´ıda de Tseng et al. (2009) [45]) . . . 33 2.4 Agregamento de dados no EvoRoom [116]. Figura extra´ıda de (Slotta et

al., 2013) [116] . . . . 35 2.5 Display de ambiente presente na sala de aula, respons´avel pela exibi¸c˜ao do

status das atividades dos estudantes [116]. Figura extra´ıda de (Slotta et

al., 2013) [116] . . . 36 2.6 Formulário de cria¸cão de questões no Learning Catalytics.3 _{. . . .} ₄₁ 2.7 Processo de login de um aluno no sistema, através do acesso via browser

feito por um smartphone.4 _{. . . .} ₄₂ 2.8 Defini¸cão da localiza¸cão do aluno em sala de aula.5 _{. . . .} ₄₃ 2.9 Visualiza¸cão de uma pergunta tipo múltipla escolha feita a partir de um

smartphone.6 _{. . . .} ₄₃ 2.10 Mapa da classe com o indicativo das respostas dos alunos.7 _{. . . .} ₄₄ 2.11 Procedimento de forma¸cão de grupos.8 . . . 45 2.12 Mensagem de forma¸cão de grupos que é enviada pelo sistema aos alunos.9 _. ₄₅ 2.13 Exemplo de template com a modelagem de uma questão no Oscar CITS

(Latham et al, 2012)[72]. Figura extra´ıda de (Latham et al, 2012) [72] . . . 51 2.14 Compara¸cão das resolu¸cões práticas e teóricas, conforme proposto por

Latham et al (2012) [72]. Figura extra´ıda de Latham et al (2012) [72] . . . 54 2.15 F´ormula de c´alculo dos fatores de contexto, segundo Levis et al. (2008)

[74]. Figura extra´ıda de Levis et al (2008)[74], p´agina 34. . . 57

(40)

(41)

3.1 Visão Geral da inter-rela¸cão entre os conceitos que dão suporte à AUSAA . 62 3.2 Visão inicial dos conceitos que suportam a AUSAA . . . 62 3.3 Visão final dos conceitos que suportam a AUSAA . . . 63 3.4 Módulos da AUSAA . . . 64 3.5 Detalhe do módulo responsável pelo Banco de Dados . . . 65 3.6 Ilustra¸c˜ao representativa da metodologia de Levis et al (2008) [74] para a

atualiza¸c˜ao autom´atica do perfil dos alunos. . . 75 3.7 Metodologia utilizada na AUSAA, adaptada a partir da metodologia de

Levis et al. (2008) [74], para determina¸c˜ao e aplica¸c˜ao dos fatores de contexto 75

4.1 Organiza¸cão do Moodle seguindo a arquitetura MVC . . . 105 4.2 Tela do protótipo responsável pela associa¸cão de estilos de aprendizagem

`

as questões . . . 107 4.3 Tela do protótipo responsável pela associa¸cão de estilos de aprendizagem

`

as dicas de questões . . . 108 4.4 Visualiza¸cão de uma dica associada a determinada questão.10 _{. . . 109} 4.5 Relatório de visualiza¸cão dos estilos de aprendizagem dos alunos . . . 110 4.6 Associa¸cão de tópicos às questões. . . 110 4.7 Primeira questão de um LSQuiz, do tipo Mapa da Classe . . . 111 4.8 Visualiza¸cão do Mapa da Classe. . . 112 4.9 Exemplo de solicita¸cão e aceite de ajuda por um colega. . . 113 4.10 Procedimento de indica¸cão de localiza¸cão do colega. . . 114 4.11 Aluno solicitante recebe a confirma¸cão de que irá receber ajuda de um colega.114

5.1 Distribui¸cão dos tipos de dispositivos pelos alunos da sala de aula . . . 125 5.2 Resposta à afirma¸cão: Foi simples e prático informar ao sistema minha

localiza¸cão na sala de aula. . . 125 5.3 Resposta a afirma¸cão: O mapa da classe apresentou uma representa¸cão

correta de minha posi¸cão e de meus colegas em sala de aula. . . 126 5.4 Resposta à afirma¸cão: Foi poss´ıvel receber e visualizar corretamente as

atividades no dispositivo utilizado. . . 129 5.5 Resposta à afirma¸cão: O processo de intera¸cão dispon´ıvel e suportado pelo

dispositivo (touch, caneta eletrônica ou mouse e teclado) foi adequado para resolver a atividade . . . 129 5.6 Resposta dos alunos à afirma¸cão: O sistema indicou corretamente o local

onde meu colega estava sentado. . . 131 5.7 Resposta dos alunos à afirma¸cão: O deslocamento até o local ocupado pelo

meu colega ocorreu de forma tranquila. . . 131

(42)

(43)

5.8 Resposta dos alunos à afirma¸cão: O procedimento de qualifica¸cão do pro-cesso de ajuda, através dos botões Like, foi simples e claro de ser realizado 131 5.9 Resposta à afirma¸cão: O procedimento de ajuda foi importante para me

ajudar a resolver a dificuldade ou dúvida em rela¸cão à atividade proposta. 132 5.10 Resposta dos alunos à afirma¸cão: De um modo geral, considero positiva a

possibilidade de solicitar aux´ılio aos colegas para resolver uma atividade. . 132 5.11 Resposta às afirma¸cões sobre visualiza¸cão de dicas . . . 135 5.12 Resposta à afirma¸cão: É prefer´ıvel resolver um exerc´ıcio com uma dica

associada do que um que não possua dica. . . 135 5.13 Resposta à afirma¸cão: O uso da ferramenta permitiu fixar melhor o conteúdo

do que em uma aula normal . . . 136 5.14 Resposta à afirma¸cão: O uso da ferramenta aumentou sua motiva¸cão em

rela¸cão ao conteúdo ensinado . . . 136 5.15 Resposta à afirma¸cão: O uso de dispositivos eletrônicos em sala de aula foi

motivo de dispersão . . . 137 5.16 Resposta à afirma¸cão: A utiliza¸cão da ferramenta foi transparente (sem

problemas de configura¸cão, rede, etc) . . . 137 5.17 Resposta à afirma¸cão: Se poss´ıvel, gostaria de ter mais aulas ou cursar

outras disciplinas que utilizem a ferramenta . . . 139 5.18 Módulo de gerenciamento de back-ups . . . 144 5.19 Classifica¸cão das questões, segundo seu estilo de aprendizagem. . . 147 5.20 Exibi¸cão do perfil do estudante, de acordo com os seus estilos de aprendizagem148 5.21 Correspondência entre os dados obtidos no questionário online de Felder e

os dados inseridos no formul´ario Google Docs . . . 148 5.22 Classifica¸c˜ao dos alunos conforme seus estilos de aprendizagem, de acordo

com o question´ario online de Felder. . . 149 5.23 Classifica¸c˜ao dos alunos conforme seus estilos de aprendizagem, de acordo

com o protótipo do LSQuiz. . . 150 5.24 Compara¸cão entre os dados obtidos pelas metodologias de Felder e do LSQuiz.151 5.25 Exemplo de compara¸cão entre o estilo de aprendizado obtido pelo

ques-tionário online de Felder e pelo protótipo LSQUIZ . . . 153 5.26 Evolu¸cão do modelo de Felder & Silverman conforme apontado pela literatura159

A.1 Mesa interativa de investiga¸c˜ao cient´ıfica (Schneider, 2012)[111]. Figura extra´ıda de (Schneider, 2012) [111] . . . 182

B.1 Diagrama conceitual do processo de coopera¸c˜ao (Pimentel, 2009). Figura extra´ıda de (Pimentel,2009) [96] . . . 197

(44)

(45)

B.2 Diagrama conceitual do processo de colabora¸c˜ao (Pimentel, 2009). Figura extra´ıda de (Pimentel,2009) [96] . . . 199 B.3 Inter-rela¸c˜oes entre o Aprendizado Ativo, Aprendizado Cooperativo,

Apren-dizado Colaborativo e a t´ecnica de Proposi¸c˜ao de Problemas . . . 203

C.1 Diagrama do inter-relacionamento entre o professor, a tecnologia e os es-tudantes nos CRSs (Vahey et al, 2007). Figura extra´ıda de (Vahey et al, 2007) [124].11 _{. . . 208} C.2 Compara¸c˜ao da visualiza¸c˜ao das respostas dos alunos no sistemas Classtalk

(Dufresne, 1996) [35], `a esquerda, e Learning Catalytics , `a direita.12 _{. . . . 222}

D.1 Tabela associadas ao plugin Quiz.13 _{. . . 230} D.2 Estados de um quiz e de suas tentativas de resolu¸cão.14 _{. . . 230} D.3 Plugins que compõe o LSQuiz . . . 231 D.4 Esquema conceitual de associa¸cão de estilos de aprendizagem a uma questão232 D.5 Representa¸cão f´ısica da cria¸cão da tabela lsquiz question context . . . 232 D.6 Representa¸cão dos dados da tabela lsquiz question context no banco de dados233 D.7 Diagrama de sequência da funcionalidade de classifica¸cão de questões . . . 233 D.8 Modelo conceitual da tabela lsquiz affinity . . . 236 D.9 Representa¸cão f´ısica da cria¸cão da tabela lsquiz affinity . . . 237 D.10 Diagrama de sequência da funcionalidade qualifica¸cão dos colegas . . . 238 D.11 Modelo conceitual da tabela lsquiz status . . . 241 D.12 Representa¸cão f´ısica da cria¸cão da tabela lsquiz status . . . 241 D.13 Máquina de estados utilizada no procedimento de solicita¸cão de ajuda aos

colegas . . . 266 D.14 Organiza¸c˜ao de uma p´agina html configurada para utilizar a tecnolologia

AJAX . . . 267 D.15 Diagrama de sequência do aluno de origem ao solicitar ajuda a um colega . 267 D.16 Diagrama de sequência ilustrando a utiliza¸cão conjunta de um Timer com

o AJAX . . . 267 D.17 Detalhe das fun¸c˜oes javascript do arquivo Ajax.js e sua rela¸c˜ao com os

demais arquivos . . . 268 D.18 Diferen¸cas entre os m´etodos de Http Polling e Http Long Polling, segundo

Idol (2013) [61]. Figura extra´ıda de [61] . . . 268 D.19 Representa¸c˜ao do m´etodo Websocket, conforme Idol (2013)[61]. Figura

extra´ıda de [61] . . . 269 D.20 Sele¸cão de elementos a partir da mediana. . . 269 D.21 Exemplo de utiliza¸cão do DDMarker.15 _{. . . 269} D.22 Visualiza¸cão do mapa da classe . . . 270

(46)

(47)

D.23 Localiza¸cão dos alunos na sala de aula . . . 270 D.24 Exemplo de resolu¸cão do LSQuiz em um dispositivo móvel . . . 271

F.1 Tela de cria¸cão de atividades pelo professor . . . 280 F.2 Tela de sele¸cão da localiza¸cão do aluno . . . 282 F.3 Solicita¸cão de autoriza¸cão de atividade em grupo . . . 283 F.4 Procedimento de ajuste de posi¸cões durante a forma¸cão de grupos . . . 283 F.5 Classifica¸cão do processo colaborativo . . . 284 F.6 Classifica¸cão da relevância da atividade . . . 285 F.7 Mapa da classe com o resultado da submissão da atividade . . . 285

G.1 Modelo conceitual da arquitetura . . . 289 G.2 Ilustra¸cão da tabela de conversão utilizada no software brModelo.16 _{. . . . 294} G.3 Modelo lógico da arquitetura, elaborado com o software brModelo [19] . . . 296

H.1 Detalhes do experimento de classifica¸c˜ao de quest˜oes . . . 303

(48)

(49)

Cap´ıtulo 1

Introdu¸

c˜

ao

O modelo de ensino tradicional prevê que os estudantes sejam tratados como elemen-tos passivos, esponjas vivas que devem absorver o conteúdo transmitido pelo professor, detentor único do conhecimento e da informa¸cão. Este modelo defende a memoriza¸cão e reprodu¸cão de informa¸cão, sendo suportado pelo processo de est´ımulo e recompensa, conhecido por behaviorismo.

Historicamente, avan¸cos tecnológicos foram incorporados pelo modelo, que passou a utilizar dispositivos como o filme instrucional, máquinas de ensino (como as máquinas de Pressey e Skinner), rádio, TV instrucional, fitas de áudio, video-cassete e mais re-centemente a lousa eletrônica, o computador e os dispositivos móveis. Essa aparente moderniza¸cão pode levar à impressão de que existe uma mudan¸ca no paradigma tradici-onal de ensino, o que não é verdade. O modelo continua o mesmo, sendo a incorpora¸cão das mudan¸cas tecnológicas a forma encontrada para sua adapta¸cão aos tempos modernos, tornando a aplica¸cão do modelo mais eficaz e objetiva, sem contudo alterar sua formula¸cão e propósitos originais.

Porém uma outra vertente do ensino, o construtivismo, defende que os estudantes devem ser diretamente responsáveis por seu processo de ensino, respondendo e adaptando-se aos est´ımulos externos de forma a construir e elaborar adaptando-seu próprio conhecimento. Essa corrente teórica contemporânea possui uma série de ramifica¸cões e aplica¸cões práticas distintas, como por exemplo o construcionismo e o aprendizado ativo.

Cabe aqui, porém, um parêntese a respeito da dualidade entre o ensino tradicional e o construtivismo e suas aplica¸cões. Apesar de conceitualmente serem diametralmente opostos, a prática revela que a aplica¸cão destes modelos educacionais não é binária, ou seja, usualmente não ocorre sua aplica¸cão de modo unilateral. Por exemplo, o professor pode querer mesclar sua aula expositiva (abordagem tradicional) com exerc´ıcios e debates em grupo (abordagem construtivista), aplicando deste modo, em maior ou menor grau, ambas as teorias pedagógicas. Isso ocorre, entre outros fatores, devido à dificuldade de

(50)

transi¸cão do modelo tradicional para o construtivista, que exige a reestrutura¸cão (também chamada de inversão) da sala de aula. Por fim, ambas as teorias pedagógicas possuem pontos positivos e negativos, virtudes e fraquezas, sendo desta forma um tanto quanto imaturo rotular uma ou outra como a abordagem educacional definitiva a ser seguida.

Continuando a discussão a respeito do construtivismo, um exemplo de vertente prática de sua implanta¸cão é o construcionismo, elaborado por Seymour Papert [93][94], em que ´

e proposto o uso do computador como um artefato pedagógico em que os alunos (nesse caso, especificamente crian¸cas) devem ensinar ao computador como realizar determinadas fun¸cões. Assim, nessa situa¸cão o aluno deixa de ser um mero espectador, passando a ser o centro da a¸cão na qual se desenvolve o processo de aprendizagem.

Outra metodologia de aplica¸cão do construtivismo - bem mais abrangente que o cons-trucionismo - é o modelo do aprendizado ativo, que apresenta uma série de propostas para serem utilizadas durante a aula com o intuito de promover a participa¸cão dos estudantes. Conforme afirmam Chickering & Gamsom [27], no aprendizado ativo os alunos precisam fazer mais do que apenas ouvir: precisam ler, escrever, discutir ou estarem engajados na resolu¸cão de problemas. Além disso, para estarem ativamente envolvidos, os alunos precisam realizar análises, s´ınteses e avalia¸cões que desenvolvam o pensamento e sua capa-cidade de racioc´ınio [17] . O aprendizado ativo é suportado, deste modo, por uma série de técnicas e metodologias, como as pausas durante a aula, proposi¸cão de questões, ativida-des ou perguntas de um minuto, ativida-desenvolvimento de diários, mesa redonda, o aprendizado baseado em problemas e o peer instruction.

Ocorre, porém, que do mesmo modo que a tecnologia pode ser usada para suportar o modelo de ensino tradicional, ela também deve ser capaz de ser aplicada para promover mais eficientemente o aprendizado ativo. Essa questão torna-se cr´ıtica já que a presen¸ca da tecnologia é algo cada vez mais comum - e até certo ponto inevitável - na sala de aula, estando hoje ela presente por exemplo nos notebooks, smartphones e media tablets dos alunos. Com o avan¸co e populariza¸cão da computa¸cão vest´ıvel, não está longe o momento em que será lugar comum a presen¸ca de dispositivos tecnológicos em pe¸cas do cotidiano como óculos, roupas, tênis, relógios, anéis e implantes de todos os tipos de formatos.

As perguntas que surgem dessa situa¸cão são: como usar a tecnologia para suportar de forma eficiente o aprendizado ativo? Seria poss´ıvel o uso em conjunto de dispositivos tecnológicos dos mais diversos tipos para aumentar a motiva¸cão dos alunos, promovendo a integra¸cão e a colabora¸cão em sala de aula? Como diminuir a dispersão e perda de aten¸cão geradas pela tecnologia? Qual seria o papel do professor neste cenário?

Um dos caminhos para encontrar a resposta a estas perguntas reside no paradigma computacional conhecido como computa¸cão ub´ıqua. Conforme explica Weiser [130, 131], a computa¸cão pode ser classificada em três ondas: a primeira, na qual um único servidor ´

(51)

3

usualmente um computador pessoal, para cada usuário; e a terceira, a computa¸cão ub´ıqua, em que existem inúmeros dispositivos presentes para cada usuário. Segundo Weiser, na computa¸cão ub´ıqua a intera¸cão dos usuários com os dispositivos deve ser a mais natu-ral poss´ıvel, sendo os dispositivos incorporados e entrela¸cados ao cotidiano de tal modo que se tornem invis´ıveis, não necessitando de uma a¸cão ou aten¸cão especiais para serem utilizados. Um dos modos de se atingir essa transparência é através da sensibilidade ao contexto, que permite que sistemas ub´ıquos utilizem informa¸cões a respeito do ambiente, caracter´ısticas e histórico dos usuários para individualizar sua aplica¸cão.

Deste modo, o objetivo desta tese é a cria¸cão de uma Arquitetura Ub´ıqua para Su-porte ao Aprendizado Ativo (AUSAA), que visa utilizar os princ´ıpios da computa¸cão ub´ıqua, como transparência e sensibilidade ao contexto, de forma a produzir um ambi-ente de aprendizado ativo mais eficiambi-ente em sala de aula. Aproveita-se assim a crescambi-ente ubiquidade de dispositivos móveis para motivar os alunos a participar e colaborar com os colegas, utilizando para isso variáveis de contexto como a localiza¸cão dos alunos e seu histórico de afinidade com os colegas.

A AUSAA age como um sistema inteligente de resposta em sala de aula, em que o professor cria e submete eletronicamente questionários aos alunos. Ao invés do processo tradicional, em que os alunos respondem individualmente as questões e submetem suas respostas ao professor, na AUSAA o processo colaborativo permite aos alunos a autonomia para interagirem, caso queiram, com os colegas. Isso ocorre através da visualiza¸cão de um mapa da classe com a localiza¸cão dos alunos e também através da possibilidade de solicita¸cão e presta¸cão de ajuda entre os estudantes. Os dados do processo colaborativo são armazenados e utilizados para atualizar em tempo real as variáveis de contexto que compõe o modelo.

Ainda, a AUSAA incorpora o princ´ıpio defendido por Felder & Silverman (1988) [50] de que cada estudante é um ser único, com estilos e preferências de aprendizagem próprios. Assim, na AUSAA é proposto um modelo que permite a identifica¸cão em tempo real dos estilos de aprendizagem dos alunos a partir da análise de seu histórico de resolu¸cão de questões, bem como a cria¸cão de questionários personalizados, que atendam precisamente os estilos e necessidades de cada estudante.

O modelo proposto pela AUSAA é, deste modo, uma iniciativa que utiliza a com-puta¸cão ub´ıqua como forma de criar um ambiente de aprendizado ativo mais efetivo e personalizado, que se ajusta de forma independente às caracter´ısticas e necessidades de cada estudante. A tecnologia neste contexto tem o intuito de viabilizar a autonomia ne-cessária aos alunos para aprender ao seu próprio passo e interagir, ou não, com os colegas caso considerem necessário. Já o professor passa a ser um orientador do processo de en-sino, guiando os alunos em seu processo de aprendizagem, intercedendo se necessário em situa¸cões espec´ıficas e pontuais.

(52)

1.1 Contribui¸

c˜

oes

As principais contribui¸c˜oes deste trabalho s˜ao apresentadas a seguir:

• Defini¸cão do Estado da Arte dos conceitos associados: ´E descrito o contexto histórico da educa¸cão e da aplica¸cão da tecnologia em sala de aula. Ainda, é apre-sentado o estado da arte a respeito do aprendizado ativo e suas metodologias, bem como a respeito da computa¸cão ub´ıqua e dos dispositivos e tecnologias educacionais atualmente dispon´ıveis para suportar estes paradigmas.

• Desenvolvimento da Arquitetura Ub´ıqua de Suporte ao Aprendizado Ativo

(AUSAA): A AUSAA ´e uma arquitetura que foi concebida para suportar o

apren-dizado ativo através das caracter´ısticas intr´ınsecas da computa¸cão ub´ıqua, como a ubiquidade e transparência de utiliza¸cão dos dispositivos e o suporte a variáveis de contexto. O design da AUSAA foi realizado de forma a permitir que ela possa ser adaptada e implementada por pesquisadores em diversos contextos, não sendo dependente de tecnologias espec´ıficas.

• Implementa¸cão do LSQuiz: O LSQuiz ´e o nome dado ao protótipo funcional de-senvolvido que implementa parte das funcionalidades da AUSAA. O LSQuiz foi implementado como um plugin para o Moodle, um Learning Management System (LMS) de código aberto 1 . De um modo geral, ele possui funcionalidades referentes ao suporte à colabora¸cão em sala de aula e à predi¸cão de estilos de aprendizagem, conforme indicado na Figura 1.1. Pretende-se disponibilizar gratuitamente o LS-Quiz para download, sendo poss´ıvel desta forma sua instala¸cão em qualquer sistema que execute o Moodle.

Figura 1.1: Implementa¸c˜ao do LSQuiz a partir da AUSAA e suas principais funcionali-dades

• Valida¸cão do LSQuiz em sala de aula:A partir da utiliza¸c˜ao do LSQuiz em sala de aula foi poss´ıvel avaliar a AUSAA em rela¸cão à sua aplica¸cão presencial em um

(53)

1.1. Contribui¸c˜oes 5

ambiente de ensino e aprendizagem, analisando-se os impactos de uso do processo colaborativo proposto. Essa experiência, além de permitir um aperfei¸coamento da AUSAA, é um elemento importante que pode ser utilizado como subs´ıdio para pes-quisas e estudos correlatos realizados por outros pesquisadores.

• Cria¸cão de uma metodologia para classifica¸cão de questões segundo seu estilo de aprendizagem: O modelo de estilos de aprendizagem de Felder &

Sil-verman (1988)[50], descrito no Cap´ıtulo 2, é amplamente utilizado na academia em iniciativas de desenvolvimento e aplica¸cão de metodologias educacionais. Este modelo, entretanto, apresenta subjetividade em rela¸cão à sua aplica¸cão para a clas-sifica¸cão de questões, o que inviabiliza sua aplica¸cão direta neste contexto.

Desta forma, nesta tese foi desenvolvida uma metodologia para o mapeamento de questões em rela¸cão aos seus estilos de aprendizagem a partir do modelo de Felder & Silverman [50]. Esta metodologia pode ser assim aplicada para, por exemplo, criar questionários que sejam balanceados em rela¸cão aos estilos de aprendizagem dos alunos, podendo ser utilizada em conjunto com metodologias de promo¸cão do aprendizado ativo, como o peer instruction.

• Aplica¸cão da metodologia para classifica¸cão de questões numa disciplina da universidade: A metodologia foi aplicada na disciplina de F´ısica Geral I da

Universidade, sendo identificado que os estilos de aprendizagem dos alunos não convergem com os das questões aplicadas na disciplina. A partir dessa informa¸cão, foi proposto aos coordenadores da disciplina uma reestrutura¸cão na forma como os questionários são constru´ıdos. Num trabalho futuro espera-se ser poss´ıvel identificar eventuais melhorias na metodologia de ensino a partir dessas modifica¸cões.

• Valida¸c˜ao do uso do modelo de Estilos de Aprendizagem no ambiente de Aprendizado Ativo A AUSAA foi concebida com o intuito de suportar a

identi-fica¸cão dos estilos de aprendizagem dos alunos a partir da análise de suas respostas a questionários de aula (que contém perguntas associadas ao conteúdo da disciplina). Entretanto, na etapa de valida¸cão do LSQuiz foi identificado que não é poss´ıvel fazer essa inferência, ou seja, identificou-se que não existe uma correla¸cão entre os estilos de aprendizagem dos alunos e os estilos de aprendizagem das questões por eles respondidas.

Através de experimentos envolvendo a confiabilidade do modelo de Felder & Silver-man [50], identificou-se que este modelo possui uma consistência interna insuficiente para ser usada na identifica¸cão individual dos estilos de aprendizagem dos alunos. Estes resultados suportam a recomenda¸cão de que o modelo de Felder & Silverman

(54)

[50] n˜ao deve ser utilizado no ambiente de Aprendizado Ativo, mais especificamente em conjunto com os sistemas de resposta em sala de aula.

Adicionalmente, esta tese tem como contribui¸cão uma série de publica¸cões acadêmicas associadas. A seguir estas publica¸cões são descritas, com sua respectiva referência bibli-ográfica e referência das se¸cões nas quais o assunto é abordado neste texto:

• CACEFFO, Ricardo Edgard; Rocha, Heloisa. Ubiquitous Classroom

Res-ponse System: An Innovative Approach to Support the Active Learning Model. In Ubiquitous Learning an International Journal, v. 3, p. 43-55,

2011: Publica¸c˜ao que descreve a revis˜ao da literatura em rela¸c˜ao aos sistemas de

resposta em sala de aula, a computa¸c˜ao ub´ıqua e suas caracter´ısticas e a proposta geral da AUSAA, chamada em inglˆes de UCRS (Ubiquitous Classroom Response System).

Este assunto é tratado no Cap´ıtulo 2 desta tese (revisão bibliográfica), e no Cap´ıtulo 3 (descri¸cão da AUSAA).

• CACEFFO, Ricardo Edgard; Rocha, Heloisa. Design and Model of a

quitous Classroom Response System Through Context Factors. In

Ubi-quitous Learning an International Journal, v. 4, p. 61-77, 2012:Publica¸c˜ao

que descreve em detalhes os módulos da AUSAA, bem como a defini¸cão e cálculo dos fatores de contexto.

Este assunto é tratado no Cap´ıtulo 3 desta tese, em especial na se¸cão 3.4, de deter-mina¸cão dos fatores de contexto. Este paper encontra-se no Apêndice K.2.

• CACEFFO, R. E.; ROCHA, H. V.; AZEVEDO, R. J.; A Ubiquitous

Pen-Based and Touch Classroom Response System Supported by Learning Styles, 03/2013, Workshop for Pen and Touch Technology in Education (WIPTTE),Vol. 1, pp.1-4, Los Angeles, CA, USA, 2013. Resumo

expan-dido.: Publica¸c˜ao que descreve a metodologia de utiliza¸c˜ao e predi¸c˜ao dos estilos

de aprendizagem na AUSAA.

Este assunto ´e tratado no Cap´ıtulo 3, se¸c˜ao 3.6.

• CACEFFO, Ricardo Edgard; AZEVEDO, Rodolfo. LSQuiz: A

Collabo-rative Classoom Response System to Support Active Learning through Ubiquitous Computing. In Proceedings of Cognition and Exploratory

Learning in Digital Age (CELDA), Porto, Portugal, 2014. Publica¸c˜ao que

descreve o desenvolvimento e valida¸cão do LSQuiz, que é o protótipo funcional da AUSAA.

(55)

1.2. Organiza¸c˜ao do Texto 7

Este assunto é tratado no Cap´ıtulo 4 (desenvolvimento do LSQuiz) e no Cap´ıtulo 5, se¸cão 5.2 (valida¸cão do LSQuiz)

1.2 Organiza¸

c˜

ao do Texto

Esta tese est´a organizada da seguinte forma:

• Cap´ıtulo 1 - Introdu¸c˜ao: Vis˜ao geral sobre a tese.

• Cap´ıtulo 2 - Conceitos B´asicos e Trabalhos Relacionados: Neste cap´ıtulo

apresentam-se os conceitos associados aos Estilos de Aprendizagem e Computa¸c˜ao Ub´ıqua, al´em de exemplos e trabalhos relacionados.

• Cap´ıtulo 3 - Arquitetura Ub´ıqua de Resposta em Sala de Aula: Neste cap´ıtulo ´

e apresentada a Arquitetura Ub´ıqua de Suporte ao Aprendizado Ativo (AUSAA) objetivo desta tese. A modelagem da arquitetura é descrita a partir do seu mo-delo conceitual, lógico e f´ısico, contendo também a defini¸cão das regras lógicas que organizam e suas funcionalidades.

• Cap´ıtulo 4 - Desenvolvimento e Avalia¸cão do Protótipo: Neste cap´ıtulo ´e definido o protótipo de uma ferramenta que viabiliza a arquitetura, bem como a prepara¸cão dos testes e o suporte a dispositivos móveis.

• Cap´ıtulo 5 - Experimentos: Neste cap´ıtulo s˜ao apresentados os experimentos e testes com usuários realizados para validar o protótipo funcional. Além disso são apresentados os experimentos realizados com o intuito de analisar o procedimento de predi¸cão de estilos de aprendizagem dos estudantes, utilizando para isso a análise de seu histórico de dados em curso da universidade.

• Cap´ıtulo 6 - Resultados, Conclus˜oes e Trabalhos Futuros: Neste cap´ıtulo

são apresentados e discutidos os resultados finais dos experimentos realizados. São realizadas as conclusões da tese e apontadas as diretrizes para trabalhos futuros.

Por sua vez, uma série de Apêndices foi criada para complementar o conteúdo da tese. O objetivo deles é concentrar elementos mais detalhados, adicionando informa¸cões de forma a permitir uma consulta mais espec´ıfica por parte do leitor, sem atrapalhar no entanto o fluxo de leitura do texto principal da tese. Os Apêndices são organizados conforme descrito a seguir:

• Apˆendice A - Gloss´ario: Descri¸c˜ao resumida dos principais nomes e terminologias utilizadas durante a tese.

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• Apˆendice B - A Educa¸c˜ao e o Aprendizado Ativo: Descreve o modelo

edu-cacional denominado Aprendizado Ativo, bem como suas vantagens, abordagens e limita¸c˜oes.

• Apêndice C - Sistemas de Resposta em Sala de Aula: Neste Apˆendice são des-critos os Sistemas de Resposta em Sala de Aula (CRS), desenvolvidos para viabilizar e eletronicamente o processo de intera¸cão e comunica¸cão entre alunos e professor.

• Apêndice D - Detalhes Técnicos a respeito da implementa¸cão do protótipo

Descri¸cão detalhada sobre os aspectos tecnológicos do passo a passo do desenvolvi-mento do protótipo.

• Apêndice E - Questionários de Valida¸cão do Experimento: Question´arios disponibilizados aos alunos e professores com o intuito de validar os experimentos descritos no Cap´ıtulo 6.

• Apêndice F - Desenvolvimento do Protótipo Não Funcional: Prot´otipo não funcional, utilizado como subs´ıdio para o desenvolvimento do protótipo funcional.

• Apˆendice G - Esquema do Banco de Dados: Detalhes de como o banco de dados

est´a organizado.

• Apêndice H - Detalhes do Experimento de Classifica¸cão de Questões:

Deta-lhes de como o experimento de classifica¸cão de questões (ver se¸cão 5.1) foi organi-zado, incluindo os questionários respondidos pelos voluntários.

• Apêndice I - Comitê de Ética em Pesquisa (CEP): Projetos submetidos ao

CEP, referentes aos experimentos envolvendo a aplica¸cão do LSQuiz (se¸cão 5.2) e os estilos de aprendizagem dos usuários (se¸cão 5.3).

• Apêndice J - Publica¸cões: Trabalhos referentes `a esta tese, já publicados ou em processo de publica¸cão.

Adicionalmente, complementam o estudo desta tese alguns Relat´orios T´ecnicos, dis-pon´ıveis para acesso online (http://www.ic.unicamp.br/ reltech/2015/abstracts.html) , conforme apresentado a seguir:

• Relatório Técnico I Apresenta um pouco da hist´oria do uso da tecnologia em sala de aula, que evoluiu a partir dos v´ıdeos instrucionais, passando pelas transmissões de rádio e tv, até atingir o ápice na atual gera¸cão de dispositivos móveis, com os

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1.2. Organiza¸c˜ao do Texto 9

• Relat´orio T´ecnico II: Descri¸c˜ao dos principais Sistemas de Resposta em Sala de Aula atualmente no mercado.

• Relatório Técnico III: Descri¸c˜ao e explica¸cão geral sobre o Moodle, suas carac-ter´ısticas, funcionalidades e requisitos.

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Cap´ıtulo 2

Conceitos e Trabalhos Relacionados

Neste cap´ıtulo s˜ao apresentados os conceitos e trabalhos relacionados utilizados como subs´ıdio para a elabora¸c˜ao da Arquitetura Ub´ıqua de Suporte ao Aprendizado Ativo (AUSAA), descrita no cap´ıtulo 3.

Na se¸cão 2.1 são apresentados os estilos de aprendizagem, utilizados para determinar as caracter´ısticas individuais de aprendizado de cada estudante; na se¸cão 2.2 é descrita a computa¸cão ub´ıqua, o novo paradigma da computa¸cão que prevê a existência de disposi-tivos inteligentes em todas as instâncias do cotidiano; na se¸cão 2.3 a 2.6 alguns trabalhos relacionados, que utilizam conceitos associados à computa¸cão ub´ıqua e estilos de apren-dizagem como forma de promover de forma mais eficiente o aprendizado ativo; e na se¸cão 2.7 são apresentadas as considera¸cões finais.

2.1 Estilos de Aprendizagem

No Apêndice B desta tese é descrito o modelo educacional denominado Aprendizado Ativo, que determina que os estudantes devem participar de forma ativa em seu próprio aprendizado, sendo os professores agentes facilitadores desse processo.

Nesse contexto, considera-se que uma das formas de viabilizar um modelo educacional centrado no Aprendizado Ativo é a considera¸cão de que cada estudante é um ser único, possuindo caracter´ısticas e estilos próprios de aprendizado. Desta forma este cap´ıtulo apresenta o conceito associado aos modelos de Estilos de Aprendizagem, as formas com que esses estilos podem ser avaliados e os benef´ıcios educacionais que propiciados pela sua ado¸cão.

Conforme explicam Mccombs & Whisler (1997) [83], o histórico e capacidades únicas de cada indiv´ıduo influenciam diretamente seu aprendizado. Assim, embora princ´ıpios básicos de aprendizado, motiva¸cão, e instru¸cão efetiva se apliquem a todos os estudan-tes independentemente da etnia, ra¸ca, gênero, habilidade f´ısica, religião e status

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conômicos cada estudante possui diferentes capacidades, preferências, estratégias e modos de aprendizado.

Desta forma, a considera¸cão desses princ´ıpios poderia explicar o porquê indiv´ıduos aprendem diferentes coisas, em tempos diferentes e de formas diferentes. Ainda conforme Mccombs & Whisler (1997) [83], considerar essas diferen¸cas e identificar como elas in-fluenciam situa¸cões de ensino é essencial para criar um ambiente efetivo de aprendizado para todos os estudantes. De forma similar, para Felder & Silverman (1988) [50] o quanto cada estudante aprende em sala de aula é definido em parte pelas habilidades nativas de cada aluno e em parte pela compatibilidade em rela¸cão ao seu estilo preferencial de aprendizado em rela¸cão a aquele ensinado pelo professor.

A se¸cão 2.1.1, a seguir, apresenta a introdu¸cão ao modelo de estilos de aprendizagem de Felder & Silverman; a se¸cão 2.1.2 apresenta as dimensões dos estilos de aprendizagem; a se¸cão 2.1.3 o ILS, questionário utilizado para medir os estilos de aprendizagem dos estudantes e, por fim, a se¸cão 2.1.4 apresenta as considera¸cões finais a respeito deste modelo.

2.1.1 O Modelo de Felder & Silverman

De acordo com Felder & Silverman (1988) [50], o modelo de aprendizado exercido de forma estruturada pode ser definido como um processo de duas etapas, envolvendo a recep¸c˜ao e o processamento de informa¸c˜ao, da seguinte forma:

• Recep¸cão: Na recep¸c˜ao a informa¸cão externa (obtida através dos sentidos) e a interna (obtida de forma introspectiva), tornam-se dispon´ıveis aos estudantes, que escolhem qual material e conteúdo irão processar, ignorando resto.

• Processamento: A etapa de processamento pode envolver a simples memoriza¸c˜ao ou o racioc´ınio (dedutivo ou indutivo), bem como a reflexão, a¸cão, introspeçcão ou intera¸cão com colegas.

Assim, pelo modelo de Felder & Silverman (1988) [50] cada estudante possui uma forma ou combina¸cão preferencial envolvendo o processo de recep¸cão e processamento de informa¸cão. Por exemplo, existem estudantes que preferem uma recep¸cão externa mas um processamento interno, introspectivo, enquanto outros preferem inicialmente analisar introspectivamente os dados, compartilhando-os depois com os colegas. Similarmente, existem ainda estudantes que preferem a recep¸cão de dados em forma visual, por meio de gráficos e diagramas, enquanto outros preferem a linguagem escrita (verbal), e assim por diante.

(61)

2.1. Estilos de Aprendizagem 13

Deste modo, Felder & Silverman (1988) [50] realizaram um mapeamento e classifica¸cão das diferentes formas de recep¸cão e processamento de informa¸cão pelos alunos. Esse mapamento recebeu o nome de Estilos de Aprendizagem, sendo descrito na se¸cão a seguir.

2.1.2 Dimens˜

oes de Estilos de Aprendizagem

Conforme descrevem Felder & Silverman (1998) [50], os estilos de aprendizagem de cada estudante estão associados a defini¸cão de 5 fatores, baseados na forma em que ocorrem os processos de recep¸cão e processamento de informa¸cão em cada estudante:

• Forma com que as informa¸c˜oes s˜ao preferencialmente adquiridas por cada

estudante: sensorial (externa), caracterizada por sons, sensa¸c˜oes f´ısicas ou

in-forma¸c˜oes visuais; ou intuitiva (interna), caracterizada pela an´alise introspectiva de possibilidades e o surgimento de insights;

• Modo como a informa¸c˜ao externa atinge preferencialmente cada estudante:

visualmente, por meio de gr´aficos, figuras ou diagramas; ou verbal, por meio de palavras escritas ou faladas, sons ou outros canais, como toque e cheiro;

• Maneira mais confort´avel com que cada estudante lida com a organiza¸c˜ao da

informa¸c˜ao: indutiva, em que os fatos e observa¸c˜oes s˜ao diretamente fornecidos,

levando a inferência dos princ´ıpios gerais; ou dedutivas, em que princ´ıpios gerais são inicialmente explicados e as consequências e aplica¸cões dedutivas;

• Meio pelo qual cada estudante prefere processar a informa¸c˜ao: ativamente,

atrav´es da execu¸c˜ao de atividades, realizadas individualmente ou coletivamente; ou de forma reflexiva, interna e introspectiva;

• Forma como o conte´udo ´e apresentado: sequencialmente, em passos cont´ınuos;

ou globalmente, por meio de grandes saltos de aprendizados.

Em seu modelo, Felder & Silverman (1998) [50] mapearam cada um dos fatores listados acima em uma dimensão de estilo de aprendizagem. Conforme discutido no préfacio adicionado ao paper original [50], porém, posteriormente a dimensão indutiva-reflexiva foi removida do modelo. Assim, o modelo de Felder & Silverman (também definido como ILS - Index of Learning Styles) ´e composto por 4 dimensões de estilos de aprendizagem, conforme ilustrado na Tabela 2.1 a seguir:

A Figura 2.1 [72] ilustra uma outra forma de visualizar os estilos de aprendizagem do modelo de Felder & Silverman, considerando entretanto apenas 4 dimensões (a dimensão de Organiza¸cão não foi inclu´ıda nessa visualiza¸cão):

(62)

Tabela 2.1: Dimens˜oes de Estilos de Aprendizagem do modelo de Felder & Silverman [50]

Dimens˜ao Tipo Caracter´ıstica

Percep¸cão Sensorial - Intuitivo Forma com que as informa¸cões são preferen-cialmente adquiridas por cada estudante Entrada de Dados Visual - Verbal Modo como a informa¸cão externa atinge

preferencialmente cada estudante

Processamento Ativo - Reflexivo Meio pelo qual cada estudante prefere pro-cessar a informa¸c˜ao:

Compreensão Sequencial - Global Forma como o conteúdo é apresentado

Figura 2.1: Representa¸c˜ao do modelo de Felder & Silverman (1998) de acordo com Latham

et al.(2012) [72] Figura extra´ıda de Latham et al..(2012) [72]

Assim, conforme explicam Latham et al. (2012) [72], cada dimens˜ao do modelo de estilos de aprendizagem est´a associado a um passo no processo de recebimento e proces-samento de informa¸c˜ao pelos alunos.

2.1.3 ´

Indice de Estilos de Aprendizagem

O Índice de Estilos de Aprendizagem (ILS, do inglˆes Index of Learning Styles) ´e um questionário online desenvolvido por Felder & Soloman para classificar os estudantes em rela¸cão às suas preferências de estilos de aprendizagem.

Composto por 44 perguntas objetivas, esse questionário pode ser utilizado por profes-sores com o intuito de identificar, para cada dimensão do modelo de Felder & Silverman (1998) [50], qual a preferência ou estilo preferencial de cada estudante. Isso permite que o professor elabore práticas de ensino que consideram as particularidades de cada aluno,