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Abstract:
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A facilidade de comunicação introduzida pelo avanço das redes de comunicação tem viabilizado o desenvolvimento de vários ambientes de aprendizado colaborativo para a Educação a Distância via Internet. Esse avanço tem possibilitado a interação síncrona e assíncrona entre os participantes (aluno-aluno ou aluno-professor), independentemente de tempo e local. Um importante tópico de pesquisa relacionado com os ambientes de aprendizado colaborativo diz respeito à análise das interações dos alunos na execução das atividades. Muitas interações de alunos no aprendizado colaborativo podem ser capturadas e armazenadas num banco de dados para análises futuras. Entretanto, a extração de informações úteis nesse banco é quase impossível sem o uso de técnicas de mineração. Este trabalho propõe um modelo de análise das interações dos alunos que integra técnicas de mineração de textos e de dados para identificar o desempenho de colaboração. Dentre as interações analisadas, existem índices quantitativos, que fornecem um aspecto numérico das interações realizadas e índices qualitativos, que representam aspectos cognitivos e sociais das interações. A técnica de mineração de textos atua como uma forma alternativa para categorizar as intenções dos alunos em interações textuais de acordo com a taxonomia de Soller. A técnica de mineração de dados, por sua vez, encontra padrões de classificação para a construção de relatórios de desempenho em três níveis de detalhamento: inter-grupos, grupos e alunos. O modelo proposto foi incorporado ao ambiente de aprendizado colaborativo RESOLVE que dispõe das ferramentas de comunicação chat, editor de texto, votação e agenda para a resolução de problemas. A arquitetura, os aspectos da implementação e as interfaces desse ambiente são apresentados. Experimentos, com dez grupos de três pessoas cada, foram realizados para verificar a viabilidade do modelo, que se mostrou eficiente para auxiliar o professor no acompanhamento das atividades desempenhadas pelos alunos. |
