UM MODELO PARA SELEÇÃO DE AVALIAÇÕES ADAPTATIVAS EM AMBIENTES COMPUTACIONAIS DE APRENDIZAGEM

Autores

  • Arthur S. Alves
  • Bruno W. R. Oliveira
  • Danilo M. Ikebara
  • Patrícia A. Bottaro
  • Renato Lopes
  • Edson Pinheiro Pimentel

DOI:

https://doi.org/10.13037/ria.vol3n2.755

Palavras-chave:

Avaliações Adaptativas, Mineração de Dados, Avaliação Formativa

Resumo

No sistema tradicional de ensino e, também, na grande maioria dos ambientes computacionais de aprendizagem, todos os estudantes são avaliados de maneira uniforme, independentemente do seu nível de aquisição de conhecimentos e dos conteúdos abordados. O insucesso recorrente nessas avaliações pode ser desestimulante para o aprendiz e torna o processo de avaliação formativa ineficaz, uma vez que os resultados não são utilizados para realimentar o próprio processo de avaliação. Este artigo tem por objetivo apresentar um modelo para a seleção de avaliações adaptativas num ambiente computacional de aprendizagem, utilizando técnicas de mineração de dados com base no nível de aquisição de conhecimentos do estudante em cada item do domínio em questão e, também, nos conteúdos abordados nas unidades de avaliação. A seleção de unidades de avaliação adequadas ao perfil atual do estudante criará condições para avaliações personalizadas, de modo a proteger ou desafiar o aprendiz nos seus sucessos ou insucessos.

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