Desenvolvimento de uma Interface para Visualização de Perfis de Engajamento Criados a Partir de Agrupamento de Dados Educacionais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.18264/eadf.v15i1.2386

Palavras-chave:

Educação a distância, Engajamento, Visualização de dados, Usabilidade

Resumo

A modalidade de ensino a distância enfrenta desafios para melhorar a eficiência do ensino, reduzir o isolamento dos alunos e aprimorar as tecnologias de suporte. Pesquisas focam no engajamento dos estudantes, mas turmas grandes dificultam o acompanhamento individual. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma interface para visualização de perfis de engajamento com base em dados educacionais agrupados. Utilizou-se o Design Science Research (DSR), que envolveu: 1) investigação do problema, por meio de entrevistas com professores; 2) desenvolvimento, com a escolha de variáveis de engajamento, algoritmo de agrupamento e metáforas de visualização; 3) avaliações, com feedback de professores e especialistas em visualização de dados. Como resultados, destacam-se: 1) a necessidade de ferramentas de acompanhamento e a importância dos fóruns, mencionadas pelos professores; 2) a estrutura “what-why-how” para escolha da visualização; 3) características para garantir maior usabilidade nos painéis, como reduzir o scroll e agrupar visualizações por tipo de informação, conforme apontado pelos especialistas.  

 

Palavras-chave: EaD. Engajamento. Visualização de dados. Usabilidade

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

ALANEME, G. C.; OLAYIWOLA, P. O.; REJU, C. O. Combining traditional learning and the e-learning methods in higher distance education: Assessing learners’ preference. In: 2010 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DISTANCE LEARNING AND EDUCATION, 2010, [s. l.], . [S. l.]: IEEE, 2010. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1109/icdle.2010.5606008 Acesso at: 30 Jul. 2024.

BANERES, D. et al. A Predictive Analytics Infrastructure to Support a Trustworthy Early Warning System. Applied Sciences, [s. l.], v. 11, n. 13, p. 5781, 2021. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

DOWDING, D.; MERRILL, J. The Development of Heuristics for Evaluation of Dashboard Visualizations. Applied Clinical Informatics, [s. l.], v. 09, n. 03, p. 511–518, 2018. Disponívelem: Acesso at: 30 Jul. 2024.

FARAHMAND, A.; AKBER DEWAN, M. A.; LIN, F. Constructing Intelligent Learning Dashboard for Online Learners. In: 2021 IEEE INTL CONF ON DEPENDABLE2021, [s. l.], .Anais [...]. [S. l.]: IEEE, 2021. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1109/dasc-picom-cbdcom-cyberscitech52372.2021.00141 Acesso at: 30 Jul. 2024.

HASSENZAHL, M.; TRACTINSKY, N. User experience - a research agenda. Behaviour & Information Technology, [s. l.], v. 25, n. 2, p. 91–97, 2006. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

JAYASHANKA, R.; HETTIARACHCHI, E.; HEWAGAMAGE, K. P. Technology Enhanced Learning Analytics Dashboard in Higher Education. Electronic Journal of e-Learning, [s. l.], v. 20, n. 2, p. pp151-170, 2022. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

KONO, M. et al. Design and Study of a Multi-Channel Electrical Muscle Stimulation Toolkit for Human Augmentation. In: PROCEEDINGS OF THE 9TH AUGMENTED HUMAN INTERNATIONAL CONFERENCE, 2018, New York, NY, USA. Anais [...]. New York, NY, USA: ACM, 2018. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1145/3174910.3174913 Acesso at: 30 Jul. 2024.

LACERDA, D. P. et al. Design Science Research: método de pesquisa para a engenharia de produção. Gestão & Produção, [s. l.], v. 20, n. 4, p. 741–761, 2013.

LUIS CAVALCANTI RAMOS, J. et al. A Comparative eStudy between Clustering Methods in Educational Data Mining. IEEE LatinAmericaTransactions, [s. l.], v. 14, n. 8, p. 3755–3761, 2016. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

MACÊDO, P. H.; SANTOS, W. B.; MACIEL, A. M. A. Análise de Perfis de Engajamento de Estudantes de Ensino a Distância. RENOTE, [s. l.], v. 18, n. 2, p. 326–335, 2021. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

MUBARAK, A. A. et al. MOOC-ASV: analytical statistical visual model of learners’ interaction in videos of MOOC courses. Interactive Learning Environments, [s. l.], v. 31, n. 5, p. 3055–3070, 2021. Disponívelem: Acesso at: 30 Jul. 2024.

MUNZNER, T. Visualization Analysis and Design. [S. l.]: CRC Press, 2014. 2014.

OLIVEIRA, P. L. S. de et al. Identificação de Pesquisas e Análise de Algoritmos de Clusterização para a Descoberta de Perfis de Engajamento. Revista Brasileira de Informática na Educação, [s. l.], v. 30, p. 01–19, 2022. Disponívelem: Acesso at: 30 Jul. 2024.

SOUTO REINHEIMER, W.; DUARTE MEDINA, R. GAMIEFECTS: A proposta de um framework para apoiar a avaliação de gamificação em contextos educacionais. RENOTE, [s. l.], v. 19, n. 2, p. 122–131, 2021. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

SEDRAKYAN, G. et al. Guiding the choice of learning dashboard visualizations: Linking dashboard design and data visualization concepts. Journalof Computer Languages, [s. l.], v. 50, p. 19–38, 2019. Disponível em: Acesso at: 30 Jul. 2024.

VALENTIM, N. M. C. et al. Avaliando a qualidade de um aplicativo web móvel através de um teste de usabilidade: um relato de experiência. In: ANAIS DO XIII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE QUALIDADE DE SOFTWARE (SBQS 2014), 2014, [s. l.], . Anais [...]. [S. l.]: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2014. Disponível em: http://dx.doi.org/10.5753/sbqs.2014.15258 Acesso at: 30 Jul. 2024.

WIDIATMAKA, T. J. R. et al. E-Learning InfrastructureAnd Collective Engagement: Antecendents And Conclusions In Driving E-Learning Quality. [S. l.: s. n.], 2021. Disponível em: https://zenodo.org/record/4923703

Downloads

Publicado

14-04-2025

Como Citar

Oliveira, P. L. S. de, Rodrigues, R. L., & Maciel, A. M. A. (2025). Desenvolvimento de uma Interface para Visualização de Perfis de Engajamento Criados a Partir de Agrupamento de Dados Educacionais . EaD Em Foco, 15(1), e2386. https://doi.org/10.18264/eadf.v15i1.2386

Edição

Seção

Estudos de Caso