As taxonomias de Bloom e Solo no planejamento do ensino de habilidades e competências em aprendizado de máquina
DOI:
https://doi.org/10.5902/2318133871873Palavras-chave:
Taxonomia de Bloom, Taxonomia SOLO, Planejamento de EnsinoResumo
Há um esforço para alinhar um aparato de teorias, recursos e metodologias para promover um processo de ensino e aprendizagem efetivo. Todavia, não se trata de uma tarefa trivial, podendo incorrer no desalinhamento entre o previsto, almejado e resultados obtidos. Este estudo busca investigar o uso das taxonomias educacionais de Bloom e Solo como apoio o planejamento da oferta da unidade curricular de aprendizado de máquina num bacharelado em Ciências da Computação. Os objetivos educacionais a serem alcançados para esta unidade são estruturados dentro dessas taxonomias e o resultado avaliado por professores da disciplina da instituição onde o estudo foi realizado. Ainda que as taxonomias desenvolvidas tenham sido avaliadas positivamente, foram destacadas dificuldades na sua utilização.
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Referências
BIGGS John B; COLLIS Kevin F. Evaluating the quality of learning: the solo taxonomy New York: Academic Press, 1982.
BULEGON, Ana Marli. Contribuições dos Objetos de Aprendizagem, no ensino de Física, para o desenvolvimento do Pensamento Crítico e da Aprendizagem Significativa. 2011. 156f. Tese (Doutorado de Informática na Educação) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2011.
CASTRO, Francisco Enrique Vicente; FISLER, Kathi. Designing a multi-faceted Solo taxonomy to track program design skills through an entire course. KOLI CALLING INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTING EDUCATION RESEARCH, 17, 2017. New York: Association for Computing Machinery, 2017, p. 10-19.
CHAMOLA, Vinay; HASSIJA, Vikas; GUPTA, Sakshi; GOYAL, Adit; GUIZANI, Mohsen; SIKDAR, Biplab. Disaster and Pandemic Management Using Machine Learning: A Survey. IEEE Internet of Things Journal, v. 8, n. 21, 2021, p. 16047-16071.
FACELLI, Lorena, Ana Carolina; GAMA, João; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizagem de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011.
FERRAZ, Ana Paula do Carmo Marchet; BELHOTI, Renato Vair. Taxonomia de Bloom: revisão teórica e apresentação das adequações do instrumento para definição de objetivos instrucionais. Gestão & Produção, São Carlos, n. 2, v. 17, 2010, p. 421-431.
GARCIA, Léo Manoel Lopes da Silva; LARA, Daiany Francisca; ANTUNES, Franciano. Análise da retenção no ensino superior: um estudo de caso em um curso de Sistemas de Informação. Revista Faed - Unemat, Cáceres, v. 34, 2020, p. 151-38.
HATTIE, John; BROWN Gavin Thomas Lumsden. Cognitive processes in asTTle: the Solo taxonomy. asTTle Technical Report #43, University of Auckland/Ministry of Education. 2004.
HATTIE, John. Aprendizagem visível para professores: como maximizar o impacto da aprendizagem. Porto Alegre: Penso, 2017.
IMBULPITIYA, Asanthika; WHALLEY, Jacqueline; SENAPATHI, Mali. Examining the exams: bloom and database modelling and design. New York: Association for Computing Machinery, 2021, p. 21-29.
KRATHWOHL, David R.; ANDERSON, Lorin W. A taxonomy for learning, teching, and assessing: a revision of bloom's taxonomy of educational objectives. New York: Longman, 2001.
LADIAS, Anastasios; LADIAS, Demitrios; KARVOUNIDIS, Theodoros. Categorization of requests detecting in Scratch using the SOLO taxonomy. 4th South-East Europe Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Social Media Conference, 2019, p. 1-7.
MALIK, Sohail Iqbal; COLDWELL-NEILSON, Jo. A model for teaching an introductory programming course using ADRI. Education and Information Technologies, New York, v. 22, n. 3, 2017, p. 1089-1120.
MALIK, Sohail Iqbal; TAWAFAK, Ragad M; SHAKIR, Mohanaad. Aligning and Assessing Teaching Approaches With Solo Taxonomy in a Computer Programming Course. International Journal of Information and Communication Technology Education (IJICTE) 17, n. 4, 2021, p. 1-15.
MOL, Solange Maria; MATOS, Daniel Abud Seabra. Uma análise sobre a taxonomia Solo: aplicações na avaliação educacional. Estudos em Avaliação Educacional, São Paulo, v. 30, n. 75, 2021, p. 722-747.
NIETO, Yuri; GACÍA-DÍAZ, Vicente; MONTENEGRO, Carlos; GONZÁLEZ, Claudio Camilo; CRESPO, Rubén González. Usage of Machine Learning for Strategic Decision Making at Higher Educational Institutions. IEEE Access, Manhattan/NY, v. 7, 2019, p. 75007-75017.
SANTOS, Marden Eufrasio dos; MENDONÇA, Andréa Pereira. Aplicação da robótica educacional no ensino das relações métricas do triângulo retângulo. Novas Tecnologias na Educação, Porto Alegre, v. 14, n. 2, 2016, p. 1-11.
SILVA, André Bessa. Big data, mineração de dados e aprendizagem de máquina: formas de extrair informação em grandes volumes de dados. Revista Dimensão Acadêmica, Castelo, v. 4, n. 2, 2019, p. 65-77.
SHUHIDAN, Shuhaidan; HAMILTON, Margaret; D'SOUZA, Daryl. A taxonomic study of novice programming summative assessment. In Proceedings of the Eleventh Australasian Conference on Computing Education - Volume 95 (ACE '09). Australian Computer Society, Inc., AUS, 2009, p. 147-156.
ZHANG, James; NASSER, Giacaman; WONG, Casey; e LUXTON-REILLY, Andrew. Automated classification of computing education questions using bloom’s taxonomy. New York: Association for Computing Machinery, 2021, p. 58-65.
ZORZO, Avelino F; NUNES, Daltro; MATOS, Ecivaldo; STEINMACHER, Igor; LEITE, Jair; ARAUJO, Renata; CORREIA, Ronaldo; MARTINS, Simone. Referenciais de formação para os cursos de graduação em Computação. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017.
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