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Arquitetura para Análise de
Aprendizagem
no Uso de Laboratórios Remotos
Lucas Mellos Carlos
Orientador: João Bosco da Mota Alves, Drº
Coorientador: Juarez Bento da Silva, Drº
Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação
Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Araranguá
lucas.mellos@posgrad.ufsc.br
Agenda
1. Introdução
2. Referencial Teórico
3. Modelo Proposto
4. Desenvolvimento e Avaliação da Arquitetura
5. Considerações Finais
2
1. Introdução
• O alavancamento das Tecnologias da Informação e Comunicação
(TIC) na sociedade contemporânea
• O crescimento da E-Learning estimado em $325 bi para 2025
(FORBES, 2018)
• O processo de transformação digital na educação
• A avaliação como elemento chave suportada de diferentes formas
• Coleta de métricas que auxiliam diferentes stakeholders do
processo de educação
3
1. Introdução: Problemática
• Learning Analytics aplicada a E-Learning
• Falta de integração entre diferentes componentes
• Integração direta com a experiência em laboratórios remotos
• Padrões ligeiramente explorados para salvamento da informação
• A grande limitação em integrar laboratórios remotos com
sistemas de recomendação
4
1. Introdução: Pergunta de Pesquisa
• Como a análise de aprendizagem utilizando métodos analíticos
em laboratórios remotos pode auxiliar o processo de ensino-
aprendizagem?
5
1. Introdução: Objetivo Geral
• Desenvolver uma arquitetura para análise de aprendizagem
suportada por métodos analíticos no uso de laboratórios remotos.
6
1. Introdução: Objetivos Específicos
• Analisar as padronizações existentes nos campos de laboratórios
remotos e learning analytics
• Analisar soluções de laboratórios remotos a fim de integrar com a
arquitetura desenvolvida
• Interiorizar as especificações dos sistemas de gerenciamento de
laboratórios remotos com foco em ciência de dados para
laboratórios remotos
• Propor casos de uso de acordo com a aplicação desenvolvida de
modo que a arquitetura possa ser avaliada
7
1. Introdução: Justificativa
• O crescimento da E-Learning e os grandes avanços na área de
tecnologia
• Falta de fluência em integração de recursos com a demanda de
novos desenvolvimentos (CRISTIANO et al, 2006)
• Adoção de laboratórios como auxílio ao processo de ensino-
aprendizagem (VIEGAS et al, 2014)
• Promover formas de avaliação mais próximas a prática com
resultados mais precisos
8
1. Introdução: Procedimentos Metodológicos
9
10
2. Referencial Teórico: Integração de Tec. na
Educação
• A evolução associada a Internet, porém, ainda insatisfatória
(RAMAN; THANNIMALAI; ISMAIL, 2019)
• Grande globalização de dispositivos móveis como alternativa a
baixa disponibilidade de recursos em escolas
• A tecnologia como agente facilitador (ASEEY; ANDOLLO, 2019)
11
2. Referencial Teórico: Integração de Tec. na
Educação
12
2. Referencial Teórico: Integração de Tec. na
Educação
13
2. Referencial Teórico: Laboratórios Remotos
14
2. Referencial Teórico: Laboratórios Remotos
• Interativos: onde há interação ativa (ZAPATA-RIVERA et al.,
2018)
• Não Interativos: onde se interage somente com informações
(ORDUÑA, Pablo et al., 2018).
• Sensoriamento: onde há apenas recuperação de valores
15
2. Referencial Teórico: Laboratórios Remotos
16
2. Referencial Teórico: Learning Analytics
• Dados e educação
• Shum e Ferguson (2012) definem cinco abordagens para Learning
Analytics, sendo:
1. análise de conteúdo
2. análise do discurso
3. análise das redes sociais
4. análise de disposição
5. análise de contexto
• O uso de sistemas de recomendação como forma de sugerir algo
17
2. Referencial Teórico: Learning Analytics
• O sistema de recomendação como forma de recomendar
programas acadêmicos, cursos e instrutores para alunos (SLIM et
al, 2019)
• LA em laboratórios remotos, uma área pouco explorada e sem
padronização (ROMERO, et al 2014)
• User Tracking como mapeamento do usuário (VENANT; VIDAL;
BROISIN, 2016).
18
2. Referencial Teórico: Learning Analytics
• Experience API (xAPI) provém um padrão para coleta de eventos
baseado em experiências de aprendizagem, sendo elas oriundas
de aprendizagem forma ou informal (BAKHARIA et al., 2016)
• Um statement de xAPI pode ser simplificado em um agente ou
grupo que realiza uma dada ação em um determinado contexto
19
2. Referencial Teórico: Learning Analytics
• Bosco (ator), bebeu (verbo) café (objeto) por volta das 13hs no
RExLab (contexto)
20
3. Modelo proposto
21
3. Modelo proposto
22
3. Modelo Proposto: Statements (Ator)
23
3. Modelo Proposto: Statements (Verbo)
24
3. Modelo Proposto: Statements
(Objeto)
25
3. Modelo Proposto: Statements
(Contexto)
26
4. Desenvolvimento e Avaliação da
Arquitetura
• Inclusão do suporte a um sistema de recomendação
• Mapeamento de erros:
1. Posicionar o multímetro em um ponto sem ligação com componente,
mas com circuito correto
2. Falta do fechamento de uma malha
3. Curto circuito
4. Realizar a medição em série de um circuito em paralelo
5. Realizar a medição incorreta de um circuito em série
6. Posicionar instrumentos e componentes de maneira incorreta uma
associação mista
27
28
4. Desenvolvimento e Avaliação da
Arquitetura
• VISIR suportado por xAPI
1. Mapeamento dos componentes de interface
2. Mapeamento das funcionalidades dos instrumentos e ações de
componentes
3. Escolha dos verbos
4. Formulação dos statements
5. Salvamento das informações em um LRS genérico
29
4. Desenvolvimento de Avaliação da
Arquitetura
• Funcionalidades e ações
1. Todos e quaisquer componentes eletrônicos
2. Multímetro
3. Gerador de funções
4. Osciloscópio
5. Fonte DC
6. Cabos conectores
30
4. Desenvolvimento de Avaliação da
Arquitetura
31
4. Desenvolvimento e Avaliação da
Arquitetura
32
33
34
35
36
4. Desenvolvimento e Avaliação da
Arquitetura
37
5. Considerações Finais
• As implicações das TIC com pertinência
• As padronizações existentes na área
• A granularidade da informação podendo levar a novas
descobertas
• Total compatibilidade entre os sistemas através de xAPI
38
5. Considerações Finais: Trabalhos Futuros
• Explorar a norma IEEE-SA P2834®
• Expansão para novos laboratórios
• Validação de aceitação
• Adição de novos inputs ao sistema de recomendação
39
5. Considerações Finais: Correlatos ao
Trabalho
• Menções honrosas pela IEEE-SA®, IEEE P1876® e IEEE Montreal
Chapter
• Participação nos grupos de trabalho IEEE P1876 e 2834®
• Trabalhos publicados em revistas e periódicos nacionais e
internacionais
• Participação no Programa de Líderes Emergentes nas Américas
pelo Gov. Canadense
40
Agradecimentos
• Ao Professor Hamadou Saliah-Hassane
• Ao programa ELAP
• A CAPES/FAPESC
41
Contato
Lucas Mellos Carlos
lucas.mellos@posgrad.ufsc.br
(48) 3721-4194
http://ppgtic.ufsc.br
42

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  • 1. Arquitetura para Análise de Aprendizagem no Uso de Laboratórios Remotos Lucas Mellos Carlos Orientador: João Bosco da Mota Alves, Drº Coorientador: Juarez Bento da Silva, Drº Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Araranguá lucas.mellos@posgrad.ufsc.br
  • 2. Agenda 1. Introdução 2. Referencial Teórico 3. Modelo Proposto 4. Desenvolvimento e Avaliação da Arquitetura 5. Considerações Finais 2
  • 3. 1. Introdução • O alavancamento das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) na sociedade contemporânea • O crescimento da E-Learning estimado em $325 bi para 2025 (FORBES, 2018) • O processo de transformação digital na educação • A avaliação como elemento chave suportada de diferentes formas • Coleta de métricas que auxiliam diferentes stakeholders do processo de educação 3
  • 4. 1. Introdução: Problemática • Learning Analytics aplicada a E-Learning • Falta de integração entre diferentes componentes • Integração direta com a experiência em laboratórios remotos • Padrões ligeiramente explorados para salvamento da informação • A grande limitação em integrar laboratórios remotos com sistemas de recomendação 4
  • 5. 1. Introdução: Pergunta de Pesquisa • Como a análise de aprendizagem utilizando métodos analíticos em laboratórios remotos pode auxiliar o processo de ensino- aprendizagem? 5
  • 6. 1. Introdução: Objetivo Geral • Desenvolver uma arquitetura para análise de aprendizagem suportada por métodos analíticos no uso de laboratórios remotos. 6
  • 7. 1. Introdução: Objetivos Específicos • Analisar as padronizações existentes nos campos de laboratórios remotos e learning analytics • Analisar soluções de laboratórios remotos a fim de integrar com a arquitetura desenvolvida • Interiorizar as especificações dos sistemas de gerenciamento de laboratórios remotos com foco em ciência de dados para laboratórios remotos • Propor casos de uso de acordo com a aplicação desenvolvida de modo que a arquitetura possa ser avaliada 7
  • 8. 1. Introdução: Justificativa • O crescimento da E-Learning e os grandes avanços na área de tecnologia • Falta de fluência em integração de recursos com a demanda de novos desenvolvimentos (CRISTIANO et al, 2006) • Adoção de laboratórios como auxílio ao processo de ensino- aprendizagem (VIEGAS et al, 2014) • Promover formas de avaliação mais próximas a prática com resultados mais precisos 8
  • 10. 10
  • 11. 2. Referencial Teórico: Integração de Tec. na Educação • A evolução associada a Internet, porém, ainda insatisfatória (RAMAN; THANNIMALAI; ISMAIL, 2019) • Grande globalização de dispositivos móveis como alternativa a baixa disponibilidade de recursos em escolas • A tecnologia como agente facilitador (ASEEY; ANDOLLO, 2019) 11
  • 12. 2. Referencial Teórico: Integração de Tec. na Educação 12
  • 13. 2. Referencial Teórico: Integração de Tec. na Educação 13
  • 14. 2. Referencial Teórico: Laboratórios Remotos 14
  • 15. 2. Referencial Teórico: Laboratórios Remotos • Interativos: onde há interação ativa (ZAPATA-RIVERA et al., 2018) • Não Interativos: onde se interage somente com informações (ORDUÑA, Pablo et al., 2018). • Sensoriamento: onde há apenas recuperação de valores 15
  • 16. 2. Referencial Teórico: Laboratórios Remotos 16
  • 17. 2. Referencial Teórico: Learning Analytics • Dados e educação • Shum e Ferguson (2012) definem cinco abordagens para Learning Analytics, sendo: 1. análise de conteúdo 2. análise do discurso 3. análise das redes sociais 4. análise de disposição 5. análise de contexto • O uso de sistemas de recomendação como forma de sugerir algo 17
  • 18. 2. Referencial Teórico: Learning Analytics • O sistema de recomendação como forma de recomendar programas acadêmicos, cursos e instrutores para alunos (SLIM et al, 2019) • LA em laboratórios remotos, uma área pouco explorada e sem padronização (ROMERO, et al 2014) • User Tracking como mapeamento do usuário (VENANT; VIDAL; BROISIN, 2016). 18
  • 19. 2. Referencial Teórico: Learning Analytics • Experience API (xAPI) provém um padrão para coleta de eventos baseado em experiências de aprendizagem, sendo elas oriundas de aprendizagem forma ou informal (BAKHARIA et al., 2016) • Um statement de xAPI pode ser simplificado em um agente ou grupo que realiza uma dada ação em um determinado contexto 19
  • 20. 2. Referencial Teórico: Learning Analytics • Bosco (ator), bebeu (verbo) café (objeto) por volta das 13hs no RExLab (contexto) 20
  • 23. 3. Modelo Proposto: Statements (Ator) 23
  • 24. 3. Modelo Proposto: Statements (Verbo) 24
  • 25. 3. Modelo Proposto: Statements (Objeto) 25
  • 26. 3. Modelo Proposto: Statements (Contexto) 26
  • 27. 4. Desenvolvimento e Avaliação da Arquitetura • Inclusão do suporte a um sistema de recomendação • Mapeamento de erros: 1. Posicionar o multímetro em um ponto sem ligação com componente, mas com circuito correto 2. Falta do fechamento de uma malha 3. Curto circuito 4. Realizar a medição em série de um circuito em paralelo 5. Realizar a medição incorreta de um circuito em série 6. Posicionar instrumentos e componentes de maneira incorreta uma associação mista 27
  • 28. 28
  • 29. 4. Desenvolvimento e Avaliação da Arquitetura • VISIR suportado por xAPI 1. Mapeamento dos componentes de interface 2. Mapeamento das funcionalidades dos instrumentos e ações de componentes 3. Escolha dos verbos 4. Formulação dos statements 5. Salvamento das informações em um LRS genérico 29
  • 30. 4. Desenvolvimento de Avaliação da Arquitetura • Funcionalidades e ações 1. Todos e quaisquer componentes eletrônicos 2. Multímetro 3. Gerador de funções 4. Osciloscópio 5. Fonte DC 6. Cabos conectores 30
  • 31. 4. Desenvolvimento de Avaliação da Arquitetura 31
  • 32. 4. Desenvolvimento e Avaliação da Arquitetura 32
  • 33. 33
  • 34. 34
  • 35. 35
  • 36. 36
  • 37. 4. Desenvolvimento e Avaliação da Arquitetura 37
  • 38. 5. Considerações Finais • As implicações das TIC com pertinência • As padronizações existentes na área • A granularidade da informação podendo levar a novas descobertas • Total compatibilidade entre os sistemas através de xAPI 38
  • 39. 5. Considerações Finais: Trabalhos Futuros • Explorar a norma IEEE-SA P2834® • Expansão para novos laboratórios • Validação de aceitação • Adição de novos inputs ao sistema de recomendação 39
  • 40. 5. Considerações Finais: Correlatos ao Trabalho • Menções honrosas pela IEEE-SA®, IEEE P1876® e IEEE Montreal Chapter • Participação nos grupos de trabalho IEEE P1876 e 2834® • Trabalhos publicados em revistas e periódicos nacionais e internacionais • Participação no Programa de Líderes Emergentes nas Américas pelo Gov. Canadense 40
  • 41. Agradecimentos • Ao Professor Hamadou Saliah-Hassane • Ao programa ELAP • A CAPES/FAPESC 41

Notas do Editor

  1. .
  2. A grande globalização que trouxe um número grande de dispositivos móveis é um contraponto a baixa infra das escolas
  3. Comentar sobre o relatório NMC/EDUCAUSE o que ele é
  4. Ações mercadológicas que envolvem
  5. O ator (agente) pode ser uma pessoa ou algum outro agente do sistema, como por exemplo o laboratório remoto