Análise dos dados coletados de uma plataforma de educação a distância

Miranda Neto, Bruno Rafaeli de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/17797

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Leão, Rosa Maria Meri	-
dc.contributor.author	Miranda Neto, Bruno Rafaeli de	-
dc.date.accessioned	2022-07-21T01:23:33Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:00:17Z	-
dc.date.issued	2018-03	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/17797	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	educação a distância	pt_BR
dc.subject	videoaulas	pt_BR
dc.title	Análise dos dados coletados de uma plataforma de educação a distância	pt_BR
dc.title.alternative	Analysis of data collected from a distance education platform	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Bruno, Gaspare Giuliano Elias	-
dc.contributor.referee1	Menasche, Daniel Sadoc	-
dc.contributor.referee2	Cukierman, Henrique Luiz	-
dc.description.resumo	O serviço de educação a distância vem se tornando uma importante alternativa para estudantes que buscam se profissionalizar. O aumento da procura por esse tipo de serviço traz a necessidade de se estudar a efetividade do aprendizado a distância e o engajamento dos alunos. O laboratório LAND tem participado de um projeto de educação a distância no estado do Rio de Janeiro. No âmbito desse projeto foi desenvolvido um sistema de videoaulas que atualmente está disponível como um serviço da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), denominado Videoaula@RNP. O serviço Videoaula@RNP possui mais de 400 videoaulas e é acessado por mais de 40 mil alunos por mês. Neste trabalho, buscamos entender o comportamento dos estudantes ao assistirem videoaulas de forma a identificar padrões e características que indiquem como construir uma boa videoaula, i.e, uma aula que consiga prender a atenção dos alunos por mais tempo. Para isso, usamos um conjunto de logs, coletados durante cinco anos (2012 - 2017), com as ações realizadas pelos alunos (pausa, avanço, retrocesso, etc) durante uma videoaula. A primeira etapa do trabalho foi processar e organizar os dados dos logs em um banco de dados para facilitar a obtenção das métricas de interesse. Quatro métricas principais foram usadas para as análises: (1) SessionTime - duração da sessão do aluno. (2) PlayTime - tempo em ”play”, que é o tempo que o aluno executa o comando ”play”. (3) Videotime - tempo em ”play”sem repetição. (4) Fração do número de visualizações por fração do tempo de vídeo. Em uma segunda etapa, analisamos as métricas considerando vários cenários. A partir dos resultados encontrados, propomos uma reflexão acerca da metodologia de ensino utilizada nas videoaulas.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia de Computação e Informação

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