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ORCID:  http://orcid.org/0009-0007-7323-611X
Tipo do documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States
Título: An Empirical Investigation into the Relationship Between Personality Traits, Self-Perceived Distractions, and Performance in Introductory Programming Classes
Título(s) alternativo(s): Uma investigação empírica da relação entre traços de personalidade, distrações autopercebidas e desempenho em aulas introdutórias de programação
Autor(es): Silva, Thyago Luis Borges e
Primeiro orientador: Araújo, Rafael Dias
Primeiro coorientador: Júnior, Cleon Xavier Pereira
Primeiro membro da banca: Dorça, Fabiano Azevedo
Segundo membro da banca: Pereira, Filipe Dwan
Resumo: Introductory Programming Classes (IPC) have shown high failure rates (typically between 30% and 50%). Therefore, it is essential to understand which non-cognitive factors contribute to this high failure rate. To investigate this issue, we conducted an empirical study aiming to analyze the relationships between the Big Five personality traits, perceived classroom distractions, and student performance in introductory programming classes, considering two groups of information systems students, with 32 students in each group, totaling 64 participants. Data were collected through two questionnaires: Mini-IPIP for personality and a customized one for distractions. In addition, we collected detailed logs from the CodeBench Integrated Development Environment (IDE). The results indicated that factors related to success in the course generally depend on the context. Specifically, for students in group 1, internal distractions negatively impacted performance indicators, while the conscientiousness trait was identified as the main academic predictor of success for these students. On the other hand, for students in group 2, personality factors were the most dominant predictors of initial success. In this group, openness to experience was the only significant factor in predicting early success in the course. Furthermore, regardless of the group, we found that initial academic performance indicators obtained from the use of the CodeBench IDE (e.g., number of successful submissions and time spent typing) were strong predictors of final academic performance. Successful code submission proved to be a reliable indicator of academic success for students in group 1, while time spent typing was a reliable indicator for students in group 2. Through a rigorous correction for multiple testing, we found no evidence supporting the idea that the effect of distractions varies according to an individual's personality profile. In other words, for the study in question, personality traits did not moderate the effect of distractions. These results suggest that the development of educational interventions should take into account the specific experience of each group of students (novice or repeaters), rather than adopting universal strategies.
Abstract: As aulas introdutórias de programação (IPC, do inglês Introductory Programming Classes) têm apresentado altas taxas de reprovação (tipicamente entre 30% e 50%). Portanto, é fundamental compreender quais fatores não cognitivos contribuem para esse alto índice de reprovação. Para investigar essa questão, conduzimos um estudo empírico com o objetivo de analisar as relações entre os traços de personalidade do modelo Big Five, as distrações percebidas em sala de aula e o desempenho dos estudantes em aulas introdutórias de programação, considerando duas turmas de alunos do curso de sistemas de informação, sendo 32 estudantes de cada turma, totalizando 64 participantes. Os dados foram coletados por meio de dois questionários: Mini-IPIP para personalidade e um personalizado sobre distrações. Além disso, coletamos registros detalhados do ambiente de desenvolvimento integrado (Integrated Development Environment – IDE) CodeBench. Os resultados indicaram que fatores referentes ao sucesso na disciplina dependem, em geral, do contexto. Especificamente, para os estudantes da turma 1, distrações internas impactaram negativamente os indicadores de desempenho, enquanto o traço de conscienciosidade foi identificado como o principal preditor acadêmico de sucesso para esses alunos. Por outro lado, para os estudantes da turma 2, os fatores de personalidade foram os preditores mais dominantes do sucesso inicial. Nesse grupo, a abertura à experiência foi o único fator significativo na previsão de sucesso no início do curso. Além disso, independentemente da turma, constatamos que os indicadores iniciais de desempenho acadêmico obtidos a partir do uso do IDE CodeBench (por exemplo, número de submissões bem-sucedidas e tempo gasto digitando) foram fortes preditores do desempenho acadêmico final. A submissão bem-sucedida de código mostrou-se um indicador confiável de sucesso acadêmico para os alunos da turma 1, enquanto o tempo gasto digitando foi um indicador confiável de sucesso acadêmico para os alunos da turma 2. Por meio de uma correção rigorosa para múltiplos testes, não encontramos evidências que sustentem a ideia de que o efeito das distrações varia de acordo com o perfil de personalidade do indivíduo. Em outras palavras, para o estudo em questão, os traços de personalidade não moderaram o efeito das distrações. Esses resultados sugerem que o desenvolvimento de intervenções educacionais deve levar em consideração a experiência específica de cada grupo de estudantes (iniciantes ou repetentes), em vez de adotar estratégias universais.
Palavras-chave: Programação Introdutória
Introductory Programming
Traços de Personalidade
Personality Traits
Distrações em Sala de Aula
Classroom Distractions
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Idioma: eng
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Referência: SILVA, Thyago Luis Borges e. An Empirical Investigation into the Relationship Between Personality Traits, Self-Perceived Distractions, and Performance in Introductory Programming Classes. 131 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.700.
Identificador do documento: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.700
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47989
Data de defesa: 10-Dez-2025
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS): ODS::ODS 4. Educação de qualidade - Assegurar a educação inclusiva, e equitativa e de qualidade, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos.
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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