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Tipo: Tese
Título : Análise do contexto e do resultados da aprendizagem da avaliação educacional em um curso de graduação em Engenharia
Autor : Vasconcelos, Francisco Herbert Lima
Tutor: Mota, João César Moura
Palabras clave : Teleinformática;Engenharia - Avaliação educacional;Aprendizagem - Avaliação;Matriz decomposition;Tensor decomposition;Keating outcomes
Fecha de publicación : 2015
Citación : VASCONCELOS, F. H. L. Análise do contexto e do resultados da aprendizagem da avaliação educacional em um curso de graduação em Engenharia. 2015. 216 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015.
Resumen en portugués brasileño: A avaliação educacional dispõe de métodos para obtenção de dados que podem ser úteis para avaliar grupos de indivíduos (alunos, professores, administradores, técnicos e outros), projetos, produtos e materiais, instituições e sistemas educacionais em diferentes níveis e habilidades. No ensino de engenharia, os processos de avaliação podem ajudar os gerentes a tomar decisões e mudanças nos cursos de graduação. Esta tese investiga de maneira inédita uma nova abordagem para a análise e interpretação de dados no campo da educação em engenharia, com ênfase no processo de avaliação, levando em consideração dois aspectos de maneira integrada: a) percepção / opinião dos alunos sobre a contexto / ambiente educacional (Contexto de Aprendizagem - CL) eb) os resultados / rendimentos auferidos pelos mesmos alunos (Resultados de aprendizagem - OA). Para esta pesquisa, foram coletados dados referentes a estudantes de graduação em Engenharia de Teleinformática (TEI), no Centro de Tecnologia (CT) da Universidade Federal do Ceará (UFC). Os dados de LC foram coletados a partir da aplicação do instrumento SEEQ (Student's Evaluation of Educational Quality) da metodologia SETE (Student Teaching Evaluate Effetivecness). Os dados de OA foram coletados a partir das informações do desempenho dos resultados de aprendizagem dos alunos. Realizando o processamento das informações dos dados obtidos do tensor e da matriz, utilizamos duas ferramentas matemáticas: a decomposição bilinear, denominada Análise Composentadora Principal - decomposição PCA e decomposição multilinear de tensores por Parallel Factor Analysis - PARAFAC. Os resultados permitem identificar características e semelhanças comuns nos componentes curriculares, tanto em termos de percepção quanto de desempenho dos alunos. Os modelos PCA e PARAFAC também demonstraram um potencial significativo para extrair informações de dados relacionadas com variáveis ​​latentes em contexto educativos.
Abstract: Educational evaluation provides methods to obtain data that can be useful for eva- luating groups of individuals (students, teachers, administrators, technicians and others), projects, products and materials, educational institutions and systems at different levels and skills. In engineering education, evaluation processes can help managers to make decisions and changes in undergraduate courses. This thesis investigates in unprecedented way a new approach to the analysis and interpreta- tion of data in the field of engineering education with emphasis in the evaluation process, taking into account two aspects in an integrated manner: a) perception / opinion of students about the context / educational environment (Learning Con- text - LC) and b) the results / income earned by the same students (Learning outcomes - LO). For this research, we collected data related to undergraduate students in Teleinformatics Engineering (TEI), at Technology Center (CT) of the Federal University of Cearà (UFC). LC data were collected from the application of SEEQ (Student’s Evaluation of Educational Quality) instrument of SETE (Stu- dent Teaching Evaluate Effetivecness) methodology. The LO data was collected from the information of the performance of the students’ learning outcomes. Car- rying out the information processing of the obtained tensor and matrix data, we have used two mathematical tools: the bilinear decomposition, called Principal Composent Analysis - PCA decomposition and the multilinear tensor decompœ sition by Parallel Factor Analysis - PARAFAC. The results allow us to identify common features and similarities in curriculum components, both in terms of per- ception as the performance of students. The PCA and PARAFAC models also showed significant potential to extract data information related to latent variables in educational settings
URI : http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/52636
Aparece en las colecciones: DETE - Teses defendidas na UFC

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