00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Tipo: Dissertação
Título: Percepção de carga de trabalho na recomendação de recursos educacionais apoiada por inteligência artificial: um experimento controlado com professores
Título(s) alternativo(s): Workload perception in the recommendation of educational resources supported by intelligence artificial: a controlled experiment with teachers
Autor(es): Machado, Alexandre José Barros
Primeiro Orientador: Matos, Diego Dermeval Medeiros da Cunha
metadata.dc.contributor.referee1: Paiva, Ranilson Oscar Araújo
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Alan Pedro da
metadata.dc.contributor.referee3: Mello, Rafael Ferreira Leite de
Resumo: A utilização das Tecnologias de Informação e Comunicação está cada vez mais evidente nos ambientes educacionais. As plataformas educacionais on-line podem ajudar os alunos e professores na complexidade formativa do ensino e aprendizagem em diversas áreas do conhecimento. Dentre as plataformas educacionais voltadas para o e-learning, temos os Sistemas Tutores Inteligentes - STI, que permitem um ambiente educacional adaptativo com suporte de recursos automatizados de recomendações, realizados por técnicas de inteligência artificial, tendo como objetivo a aprendizagem dos alunos de acordo com os seus perfis de utilização. Nesse sentido, pesquisadores têm se interessado cada vez mais em fornecer aos professores estratégias para monitorar e adaptar o design da gamificação no contexto de STIs de forma a utilizar as capacidades inerentemente humanas dos professores para ajustar o design da gamificação de acordo com o desempenho dos alunos. Contudo, essa dissertação investiga qual a percepção dos professores em relação ao seu esforço cognitivo e tempo de dedicação na criação e monitoramento de recomendações por missões em uma plataforma educacional simulada. Este estudo irá comparar três grupos de professores, utilizando um dos cenários (manual, automatizado e semi-automatizado) de acompanhamento de uma plataforma educacional simulada. Cada um dos cenários será utilizado em um experimento randomizado, onde os 151 professores participantes avaliaram através de um formulário qual é a sua percepção de esforço cognitivo e tempo dedicado para a criação de recomendações por missões e acompanhamento dos alunos na plataforma. Tendo resultados significantes nas hipóteses levantadas: a percepção dos professores que o cenário automatizado apresenta menor carga de trabalho menor que a do cenário manual. Ao avaliar os professores por gênero, os resultados indicaram que a percepção da demanda mental no cenário automatizado é significativamente diferente para as professoras que participaram do experimento, na percepção delas, o cenário automatizado apresenta a menor demanda mental. A percepção dos professores para o cenário manual é diferente de acordo com o nível de conhecimento sobres as Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), para os professores respondentes que possuem conhecimento avançado em TIC, o cenário manual é percebido como um cenário que demanda maior desempenho. A percepção de demanda mental para o cenário automatizado é significativamente diferente de acordo com o nível educacional que os professores ensinam, sendo que, para os professores de ensino médio profissionalizante/técnico o cenário automatizado é percebido como um cenário que precisa de maior demanda mental do que para os professores do ensino superior. Sendo contribuições importantes para entender a percepção dos professores ao utilizar plataformas educacionais em suas turmas.
Abstract: The use of Information and Communication Technologies is increasingly evident in educational environments. Online educational platforms can help students and teachers in the formative complexity of teaching and learning in different areas of knowledge. Among the educational platforms aimed at e-learning, we have the Intelligent Tutoring Systems - STI, which allow an adaptive educational environment supported by automated resources of recommendations, carried out by artificial intelligence techniques, with the objective of learning students according to your usage profiles. In this regard, researchers have become increasingly interested in providing teachers with strategies to monitor and adapt gamification design in the context of STIs in order to utilize teachers' inherently human capabilities to adjust gamification design according to student performance. . However, this dissertation investigates the perception of teachers in relation to their cognitive effort and time of dedication in creating and monitoring mission recommendations in a simulated educational platform. This study will compare three groups of teachers, using one of the scenarios (manual, automated and semi-automated) to monitor a simulated educational platform. Each of the scenarios will be used in a randomized experiment, where the 151 participating teachers evaluated, through a form, what is their perception of cognitive effort and time dedicated to creating recommendations for missions and monitoring students on the platform. Having significant results in the raised hypotheses: the teachers' perception that the automated scenario presents a lower workload than the manual scenario. When evaluating the teachers by gender, the results indicated that the perception of mental demand in the automated scenario is significantly different for the teachers who participated in the experiment, in their perception, the automated scenario presentes the lowest mental demand. The teachers' perception of the manual scenario is diferente according to the level of knowledge about Information and Communication Technologies (ICT), for respondent teachers who have advanced knowledge in ICT, the manual scenario is perceived as a scenario that demands greater performance. The perception of mental demand for the automated scenario is significantly diferente according to the educational level that teachers teach, and for vocational/technical secondary school teachers the automated scenario is perceived as a scenario that needs greater mental demand from the than for higher education teachers. These are important contributions to understanding the perception of teachers when using educational platforms in their classes.
Palavras-chave: Sistemas tutores inteligentes
Autoria
Ambiente educacional gamificado
Decisão baseada em dados
Percepção dos professores
Intelligent Tutoring Systems
Authorship
Gamified Educational Environments
Data-Based Decisions
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citação: MACHADO, Alexandre José Barros. Percepção de carga de trabalho na recomendação de recursos educacionais apoiada por inteligência artificial: um experimento controlado com professores. 2022. 119 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional do Conhecimento) – Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional do Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/8864
Data do documento: 30-nov-2021
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