Orientação acadêmica apoiada por learning analytics e visualização de dados

Academic guidance is a regimental activity to be performed by the professor in higher education institutions. Through this activity, the professor can guide, accompany and advise the student in his academic life and in the paths to be taken during the course and in internship, research and extens...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Rocha Neto, Tobias Ferreira da
Outros Autores: Nunes, Isabel Dillmann
Formato: Dissertação
Idioma:pt_BR
Publicado em: Brasil
Assuntos:
Orientação acadêmica
Acompanhamento discente
Análise de dados
Learning analytics
UFRN
CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::EDUCACAO
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28591
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Rocha Neto, Tobias Ferreira da
Orientação acadêmica apoiada por learning analytics e visualização de dados
description Academic guidance is a regimental activity to be performed by the professor in higher education institutions. Through this activity, the professor can guide, accompany and advise the student in his academic life and in the paths to be taken during the course and in internship, research and extension activities. The Integrated System for the Management of Academic Activities (SIGAA), developed by the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), which computerizes the procedures of the academic area and allows the supervisor to view some information of the student, such as school transcripts, exchange of messages and authorize enrollment in disciplines requested by him. However, there is no display of student grades and absences over time. Nor does it present information in a simplified form of the student's performance during the discipline, which can provide observation, possible interventions and continuous counseling. However, the counseling becomes more effective in the role of advisor if he has technological resources that provide him with better conditions for monitoring and making academic decisions for him. With this, they will be able to carry out individualized analyzes for each student, based on the analysis of data of their profile and characteristics, notifying in communication channels. Given this perspective, the present work presents an approach for academic guidance, supported by the analysis of the academic and socioeconomic data of students using Learning Analytics and Data Visualization. The goal is to provide monitoring of student performance through information geared to the professor. The work was divided into the following steps: in the first, an online questionnaire was applied with UFRN professors. Then, a qualitative analysis of the research responses was made, where it was possible to identify requirements for the development of the proposal. Then we performed the extraction, transformation and application of student data from some UFRN courses in data analysis tools, generating graphical visualizations designed to assist the professor in his academic guidance activities in a future implementation. Finally, a search was made for works related to the purpose of identifying similarities and differences to research, helping to characterize and master the research problem.
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The Integrated System for the Management of Academic Activities (SIGAA), developed by the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), which computerizes the procedures of the academic area and allows the supervisor to view some information of the student, such as school transcripts, exchange of messages and authorize enrollment in disciplines requested by him. However, there is no display of student grades and absences over time. Nor does it present information in a simplified form of the student's performance during the discipline, which can provide observation, possible interventions and continuous counseling. However, the counseling becomes more effective in the role of advisor if he has technological resources that provide him with better conditions for monitoring and making academic decisions for him. With this, they will be able to carry out individualized analyzes for each student, based on the analysis of data of their profile and characteristics, notifying in communication channels. Given this perspective, the present work presents an approach for academic guidance, supported by the analysis of the academic and socioeconomic data of students using Learning Analytics and Data Visualization. The goal is to provide monitoring of student performance through information geared to the professor. The work was divided into the following steps: in the first, an online questionnaire was applied with UFRN professors. Then, a qualitative analysis of the research responses was made, where it was possible to identify requirements for the development of the proposal. Then we performed the extraction, transformation and application of student data from some UFRN courses in data analysis tools, generating graphical visualizations designed to assist the professor in his academic guidance activities in a future implementation. Finally, a search was made for works related to the purpose of identifying similarities and differences to research, helping to characterize and master the research problem. A orientação acadêmica é uma atividade regimental a ser desempenhada pelo docente nas instituições de ensino superior. Através desta atividade o docente pode guiar, acompanhar e aconselhar o discente em sua vida acadêmica e nas trilhas a serem percorridas durante o curso e em atividades de estágio, pesquisa e extensão. O Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas (SIGAA), desenvolvido pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), que informatiza os procedimentos da área acadêmica e possibilita ao orientador visualizar algumas informações do orientando como o histórico escolar, troca de mensagens e autorizar a matrícula em disciplinas por ele solicitada. Porém, não há a exibição do lançamento de notas e faltas do aluno ao longo do tempo. Também não apresenta informações de forma simplificada de desempenho do orientando durante a disciplina, que possam proporcionar a observação, possíveis intervenções e um aconselhamento contínuo. Entretanto, o professor se torna mais efetivo no papel de orientador caso disponha de recursos tecnológicos que o proporcionem melhores condições no acompanhamento e na tomada de decisões acadêmicas para o orientando. Com isto, poderão realizar análises individualizadas para cada aluno, baseadas na análise de dados de seu perfil e características, notificando em canais de comunicação. Diante desta perspectiva, o presente trabalho apresenta uma abordagem para orientação acadêmica, apoiada na análise dos dados acadêmicos e socioeconômicos dos alunos utilizando Learning Analytics e Visualização de Dados. O objetivo é proporcionar o acompanhamento da performance do aluno através de informações voltadas para o professor. O trabalho foi dividido nas seguintes etapas: na primeira, foi realizada a aplicação de um questionário on line com os professores da UFRN. Em seguida foi feita uma análise qualitativa das respostas da pesquisa, onde foi possível identificar requisitos para o desenvolvimento da proposta. Depois realizamos a extração, transformação e aplicação dos dados de alunos de alguns cursos da UFRN em ferramentas de análise de dados, gerando visualizações gráficas pensadas para auxiliar o professor nas suas atividades de orientação acadêmica numa futura implementação. Por fim, foi feita uma busca de trabalhos relacionados com o objetivo de identificar as similaridades e diferenças à pesquisa, ajudando na caracterização e domínio do problema de pesquisa. 2020-03-17T23:52:15Z 2020-03-17T23:52:15Z 2019-11-01 masterThesis ROCHA NETO, Tobias Ferreira da. Orientação acadêmica apoiada por learning analytics e visualização de dados. 2019. 113f. Dissertação (Mestrado Profissional em Inovação em Tecnologias Educacionais) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28591 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INOVAÇÃO EM TECNOLOGIAS EDUCACIONAIS

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