O Modelo LEARNING VECTORS (LV) - Avaliação Formativa em EaD Online
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O documento descreve a metodologia Learning Vectors (LV), que usa Vetores de Aprendizagem para fornecer avaliação formativa em ambientes de educação a distância online. A metodologia gera Vetores de Aprendizagem com métricas de positividade e negatividade para medir o progresso dos alunos, e usa o Fator β para categorizar o desempenho dos alunos.
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- 3. Learning Vectors (LV) é uma metodologia que faz uso de Vetores-Aprendizagem e prima por uma avaliação formativa nos ambientes Virtuais. LV x θ LVy LV = 10
- 30. Os LV Ícones e o Fator β
- 32. Categorizações de Mensagens/Tarefas Muito Bom • Reflexões aprofundadas; Interações/Postagens por meio de “Mensagens/Arquivos anexados” que podem apresentar, além de respostas e comentários, significativos questionamentos, ou mesmo, sínteses de idéias que surgem na discussão/aprendizagem do tema proposto, gerando mais interações. Bom • Boas reflexões; Interações/Postagens por meio de “Mensagens/Arquivos anexados” que apresentam respostas e comentários significativos para discussão/aprendizagem do tema proposto. Regular • Razoáveis reflexões; Interações/Postagens por meio de “Mensagens/Arquivos anexados” ainda limitados e de forma superficial acerca do tema proposto para a discussão/aprendizagem. Fraco • Reflexões vazias de conteúdo; Interações/Postagens por meio de “Mensagens/Arquivos anexados” que pouco agregam valor à discussão/aprendizagem do tema proposto. Não Satisfatório • Aprendiz que assume posição passiva; Interações/Postagens por meio de “Mensagens/Arquivos anexados” que em nada contribuem para a discussão/aprendizagem do tema proposto limitando-se a enviar mensagens de concordância ou arquivos anexados sem originalidade. Neutro - Mensagens/Arquivos anexados que não agregam notas • Arquivos anexados sem relação com o tema proposto. • Mensagens de esclarecimentos, saudações, recados, agradecimentos etc.
- 34. Fator β e Desempenho Muito Alto Alto β ≥ 2,90 1,80 ≤ β < 2,90 Médio Baixo 0,90 ≤ β < 1,80 0,30 ≤ β < 0,90 Muito Baixo 0 ≤ β < 0,30
- 35. O Fator Qualitativo β 16 Nota 6 4 2 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 0 3,44 9 2,38 2,41 2,18 9 Média 9 9 Beta 3,97 9 8 3,29 9 10 2,99 9 12 Beta 9 14 2,58
- 36. Créditos Idealização e Modelagem: - Gilvandenys Leite Sales (denyssales@ifce.edu.br) - Giovanni Cordeiro Barroso (gcb@fisica.ufc.br) - José Marques Soares (marques@deti.ufc.com) Desenvolvedores: -C. Maurício J. de M. Dourado Junior (cmauriciojd@gmail.com) - Allyson Bonetti França (allysonbonetti@gmail.com) - Manoel Fiuza Lima Junior (mfiuzajunior@yahoo.com.br) - Ricky Paz Persivo (rickypaz@gmail.com ) Design Gráfico: - David Jucimon (jucimon@gmail.com) - Luana Cavalcante Crisósotmo (lulus1000@gmail.com ) Edição e Filmagem - Denys Junior (gilvandenysjr@gmail.com )
- 37. • Este trabalho foi desenvolvido como tese de doutorado de Gilvandenys Leite Sales, no Departamento de Engenharia de Teleinformática da Universidade Federal do Ceará.
- 38. Referências • Sales, Gilvandenys Leite. Learning Vectors: Um Modelo de Avaliação da Aprendizagem em EaD Online Aplicando Métricas Não-Lineares. Tese (Doutorado) Universidade Federal do Ceará, Curso de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática. Fortaleza, Ceará, 2010.