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dc.creatorRibeiro, Taffarel Brant-
dc.date.accessioned2019-02-05T11:49:51Z-
dc.date.available2019-02-05T11:49:51Z-
dc.date.issued2018-12-21-
dc.identifier.citationRIBEIRO, Taffarel Brant. Tamanho ótimo amostral e análise fatorial e correlacional do desempenho de indivíduos sob a influência de plataformas computacionais de apoio ao ensino. 2018. 107 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.310pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24190-
dc.description.abstractUsage of new technologies in educational scope raises several questions about the efficiency of these approaches and which benefits they provide to the academic field. Investigations in this area cover a line of research called Learning Analytics and, in the literature, many papers that analyze new technological proposals are only aimed at observing improvements that the use of tools can cause. Such researches do not analyze whether the sample size is robust to ensure reliability of results or whether the tool enhancement tends to maintain some influence over students' performance. Based on this, this thesis determined an optimal sample size of 25 students for the performance analysis of students who do not use teaching support technologies and of 20 students for classes in contact with educational platforms. An Experiments Manager was also developed to organize the visibility of Classroom eXperience (CX) platform functionalities and, using this Experiments Manager, a Factorial Analysis of Variance and a Correlation Analysis were performed. It was observed that students' performance was influenced by the interaction between CX functionalities and the courses taken by students. In all undergraduate classes, there were significant increases in student performance in a comparison between the absence of CX and its use with the platform functionalities. Theoretical and mathematical undergraduate courses also presented moderate correlations between the platform usage level and students' performance. Thus, the platform usage positively influenced the grades of undergraduate students and it was inferred that students who interacted more with CX also obtained the best grades in their classes. In graduate classes, there was no significant difference in students performance between CX levels of usage, nor the occurrence of correlations that indicated something similar to what happened with undergraduates, although there have also been increases in students' performance at this academic level.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTamanho ótimo de amostrapt_BR
dc.subjectOptimal sample sizept_BR
dc.subjectAnálise de variância fatorialpt_BR
dc.subjectFactorial analysis of variancept_BR
dc.subjectCorrelação de Spearmanpt_BR
dc.subjectSpearman's Rank Correlationpt_BR
dc.subjectLearning analyticspt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectEnsino auxiliado por computadorpt_BR
dc.subjectTecnologia educacionalpt_BR
dc.titleTamanho ótimo amostral e análise fatorial e correlacional do desempenho de indivíduos sob a influência de plataformas computacionais de apoio ao ensinopt_BR
dc.title.alternativeOptimal sample size and factorial and correlation analysis of individuals' performance under the influence of teaching support computing platformspt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Cattelan, Renan Gonçalves-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3722586963728305pt_BR
dc.contributor.referee1Pinto, Sérgio Crespo Coelho da Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6515044727348778pt_BR
dc.contributor.referee2Rodrigues, Rodrigo Lins-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5512849006877767pt_BR
dc.contributor.referee3Dorça, Fabiano Azevedo-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3944579737930998pt_BR
dc.contributor.referee4Fernandes, Márcia Aparecida-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/8946715881289701pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3937061909158236pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoO uso de novas tecnologias no escopo educacional gera diversas questões acerca da eficiência dessas abordagens e quais benefícios elas propiciam ao âmbito acadêmico. Investigações nessa vertente abrangem uma linha de pesquisa denominada Learning Analytics e, na literatura, muitos trabalhos que analisam novas propostas tecnológicas têm como objetivo apenas observar as melhorias que o uso das ferramentas pode ocasionar. Tais pesquisas não analisam se o tamanho das amostras é robusto para garantir confiabilidade nos resultados ou se o aprimoramento das ferramentas tende a manter alguma influência sobre o desempenho discente. Com base nisso, esta tese determinou um tamanho ótimo amostral de 25 indivíduos para a análise do desempenho de alunos que não usam tecnologias de apoio ao ensino e de 20 discentes para turmas em contato com plataformas educacionais. Também foi desenvolvido um Gerenciador de Experimentos para se organizar a visibilidade das funcionalidades da plataforma Classroom eXperience (CX) e, empregando-se esse gerenciador, foram realizadas Análises de Variância Fatorial e Correlacional. Percebeu-se que o desempenho discente foi influenciado pela interação entre as funcionalidades do CX e as disciplinas cursadas pelos estudantes. Em todas as turmas de graduação, houve aumentos significativos no desempenho discente num comparativo entre a ausência do CX e seu uso junto às funcionalidades da plataforma. As disciplinas de graduação de natureza teórica e matemática também apresentaram correlações moderadas entre o nível de uso da plataforma e o desempenho dos estudantes. Deste modo, o emprego da plataforma influenciou positivamente as notas dos graduandos e inferiu-se que os alunos que mais interagiram com o CX também obtiveram melhores rendimentos em suas turmas. Na pós-graduação, não se observou diferença significativa no desempenho discente entre os níveis de uso do CX, nem a ocorrência de correlações que indicassem algo similar ao que ocorreu na graduação, embora também tenham ocorrido acréscimos no desempenho obtido pelos estudantes neste nível acadêmico.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration107pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2019.310pt_BR
dc.crossref.doibatchidpublicado no crossref antes da rotina xml-
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