Banca de QUALIFICAÇÃO: CRISTIAN GUSBERTI

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CRISTIAN GUSBERTI
DATA : 29/11/2019
HORA: 16:00
LOCAL: Auditório Térreo - Rui Manuel Cruse , Campus Porto Alegre, IFRS
TÍTULO:

Um Sistema de Learning Analytics para Gestão de Educacional


PALAVRAS-CHAVES:

Gestão Educacional, Gestão com Qualidade, Learning Analytics.


PÁGINAS: 178
RESUMO:

O sucesso do processo de ensino e aprendizagem não depende apenas da atuação do professor. Há outras instâncias importantes para que a educação ocorra de forma satisfatória. As ações dos responsáveis pelo sistema educacional de um país ou de um estado ou de uma cidade têm impacto neste sucesso. E as ações dos responsáveis pelas instituições de ensino são fundamentais para o processo de ensino e aprendizagem ocorra com qualidade social. Este trabalho, tem como área de investigação justamente este terceiro nível de atuação: os gestores de ensino das instituições educacionais. Tais gestores tomam decisões administrativas e pedagógicas que influenciam diretamente em questões como retenção e evasão de alunos. Também tomam decisões que determinam oferta de disciplinas e a carga horária docente. Para consecução desta gestão de ensino, os profissionais necessitam de acesso a informações. Grande parte das informações necessárias estão presentes nos bancos de dados dos sistemas acadêmicos utilizados pelas instituições de ensino. Tais registros são uma rica fonte de dados, no entanto, percebe-se uma dificuldade de obter-se informações gerenciais ricas para diagnósticos corretos que conduzam a decisões que incrementem o processo de ensino e aprendizagem dos alunos e a eficiência das organizações. A percepção da comunidade científica sobre a existência deste repositório de informações educacionais mal aproveitado levou ao surgimento de um novo campo de pesquisa chamado Learning Analytics (LA). O termo em inglês (ainda sem uma tradução consolidada para o português) foi definido pela First Internacional Conference on Learning Analytics and Knowledge como a medição, coleta, análise e relatório dos dados sobre os alunos seus contextos, com o objetivo de compreender e aperfeiçoar a aprendizagem nos ambientes em que ocorre. Na medida em que os sistemas acadêmicos apresentam dados relevantes para a tomada de decisões dos gestores de ensino, mas não cumprem essa função, identifica-se a necessidade de se utilizarem técnicas de learning analytics para fornecer dados mais ricos, tratados e formatados de maneira adequada, que permitam decisões seguras. Dessa forma, o problema de pesquisa que norteia esse trabalho é a constatação da dificuldade que os gestores educacionais têm de obter informações sobre os processos de aprendizagem para apoio à tomada de decisões administrativas e pedagógicas. A hipótese levantada é de que um sistema informações baseado em learning analytics pode contribuir para a melhoria da tomada de decisões pela gestão educacional. O objetivo geral é desenvolver uma ferramenta de coleta, medição, análise e relatório de dados educacionais, a partir do sistema acadêmico SIGAA, utilizado no Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul, a fim de fornecer subsídios para que gestores educacionais possam definir as melhores estratégias para a o efetivo progresso, aproveitamento e permanência dos discentes nos cursos ofertados por estas instituições. A metodologia utilizada na pesquisa se caracteriza como de natureza aplicada, descritiva e quali-quantitativa. Foram utilizados procedimentos de pesquisa bibliográfica, levantamento de dados e estudo de caso. O presente trabalho tem como temas fundamentais a gestão educacional, a qualidade na gestão educacional, a importância de informações para uma gestão educacional com qualidade e learning analytics.


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - Lucia Maria Martins Giraffa - PUC - RS
Presidente - 2245519 - MARCELO AUGUSTO RAUH SCHMITT
Interno - 1768437 - MARCIA AMARAL CORREA DE MORAES
Interno - 1612471 - MARCIA HAFELE ISLABAO FRANCO
Notícia cadastrada em: 21/11/2019 16:41
SIGAA | Diretoria de Tecnologia da Informação - - | Copyright © 2006-2024 - UFRN - sigprod-m3-host.instTimer