Itens de teste colaborativo em 6 camadas: perspectivas para avaliação formativa assistida por computador considerando níveis de compreensão
Avaliações formativas assistidas por computador em ambientes virtuais têm como principal recurso fornecer ajudas (feedback) sobre os itens de questão com o objetivo de melhorar o sucesso da aprendizagem. Embora, algumas pesquisas apresentem avaliações formativas com itens de múltiplas camadas como i...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-12092025-113733 |
| Acceso en línea: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-12092025-113733/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | AIG- Automatic Item Generation Bayesian networks CQA- Community Question Answering ITS- Intelligent Tutoring System MTMC- Multiple-Tier Multiple-Choice MTMC- Multiple-tier Multiplechoice Redes Bayesianas STI- Sistemas Tutores Inteligentes |
| Sumario: | Avaliações formativas assistidas por computador em ambientes virtuais têm como principal recurso fornecer ajudas (feedback) sobre os itens de questão com o objetivo de melhorar o sucesso da aprendizagem. Embora, algumas pesquisas apresentem avaliações formativas com itens de múltiplas camadas como instrumentos válidos para diagnosticar a compreensão conceitual e descoberta de equívocos (misconceptions) dos alunos em alguns domínios de aprendizagem, são escassos os estudos que propõem uso de múltiplas camadas (justificativas e confiança) em avaliações formativas em ambientes virtuais. Além disso, poucos estudos levam em consideração a perspectiva de uma possível colaboração na escolha das justificativas e ajuda (feedback) entre os alunos. Este trabalho apresenta uma proposta de item de teste colaborativo em 6 camadas (item de múltipla escolha, justificativa, feedback e suas respectivas camadas de confiança). Descrevemos o processo de iteração / colaboração em ambientes virtuais e um modelo (redes bayesianas) de inferência estatística do nível cognitivo para uso como possível item de evidência em sistemas de tutores inteligentes. Além disso, avaliamos qualitativamente o instrumento proposto a partir de 20 itens que abordam conceitos de fundamentos de lógica de programação (operadores lógicos, variáveis, desvios condicionais e laços e repetição) em um grupo de 86 estudantes de graduação sem conhecimento prévio do assunto. Aplicamos pré/pós testes e questionários fornecidos a professores e alunos. Os resultados revelaram que o instrumento de avaliação formativa utilizando o item proposto melhorou significativamente o desempenho de alunos com baixo conhecimento no assunto. |
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