Sala de Aula Invertida para Cálculo I: Uma análise desta metodologia sob a perspectiva dos Estilos de Aprendizagem e da recomendação personalizada de objetos de aprendizagem

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/1984644472116

Palavras-chave:

Sala de Aula Invertida, Estilos de Aprendizagem, Recomendação personalizada

Resumo

O ensino de Cálculo Diferencial e Integral I enfrenta desafios, com pesquisas sugerindo que as dificuldades dos alunos podem estar também associadas aos Estilos de Aprendizagem (EA), bem como ao método tradicional de ensino. Diante desse cenário, tem surgido várias abordagens inovadoras, como a Sala de Aula Invertida (SAI), que visa motivar os alunos e envolvê-los ativamente na construção do conhecimento. Contudo, há poucas pesquisas que abordam a relação dos perfis de aprendizagem e a SAI. Sendo assim, a problemática central deste estudo indaga sobre as capacidades e restrições da SAI aplicada ao Cálculo I, considerando EA e recomendação personalizada de Objetos de Aprendizagem (OA). O objetivo geral é analisar as potencialidades e limitações da metodologia SAI para o Cálculo I, sob a perspectiva dos EA e da recomendação personalizada de OA. Os principais autores referenciais deste estudo são Felder e Silverman (1988), cujas contribuições são fundamentais para a compreensão dos EA. O estudo incluiu a aplicação de questionários aos alunos de Cálculo I para coletar dados sobre seus EA e preferências de aprendizagem. A partir dos perfis identificados, OA foram personalizados e recomendados por meio de um Sistema de Recomendação (SR). A análise focou em verificar se os diferentes perfis de aprendizagem dos participantes poderiam ser eficazmente atendidos pela SAI. Os resultados apontam que a SAI tem potencial motivador e instrucional, especialmente considerando os estilos de aprendizagem predominantes. No entanto, limitações, como a dificuldade em encontrar OA variados e a possibilidade de alguns estilos serem menos favorecidos, são destacadas.

Biografia do Autor

Rodiney Oliveira de Jesus, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Técnico em Música pelo Conservatório Estadual de Música Lobo de Mesquita (2018). Possui graduação em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri - Campus JK (2014). Bacharel em Engenharia Mecânica na UFVJM (2017). Graduado em Licenciatura em Matemática - Faculdade IBRA (2020). Pós graduado em Metodologias do Ensino da Física e da Matemática na Faculdade de Educação São Luiz (2018). Especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pela Universidade Cruzeiro do Sul, 2019. Pós- graduado em Artes e Tecnologia pelo IFNMG (2020) Mestrando em Educação em Ciências, Matemática e Tecnologia (UFVJM). Atualmente é servidor efetivo da UFVJM e Tutor de Matemática  na EAD/UFVJM nos cursos de licenciatura.

Alessandro Vivas Andrade, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Alessandro Vivas Andrade é Professor Associado da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Atua como docente no Curso de Sistemas de Informação onde leciona disciplinas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Possui Doutorado, Mestrado e Graduação em Engenharia Elétrica na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Curso Técnico em Eletrônica na Escola Francisco Moreira da Costa (ETEFMC). Tem interesse nas áreas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e otimização.

Luciana Pereira de Assis, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Possui graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (2004), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2007) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2013). Atualmente é professora Adjunto da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) onde leciona para o curso de Sistemas de Informação. Tem experiência na área de otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização combinatória, problemas de coleta e entrega, heurísticas e metaheurísticas, problema de roteamento de veículos e otimização multiobjetivo. Atua na área de análise de redes sociais. Além disso, é professora do Programa de Pós-Graduação em Educação da UFVJM onde estuda o uso de técnicas de Inteligência Artificial e Otimização em Ambientes Virtuais de Aprendizagem.

Fabiano Azevedo Dorça, Universidade Federal de Uberlândia

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2000), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2004) e Doutorado pela Universidade Federal de Uberlândia (2012). Atualmente é professor da Faculdade de Computação (FACOM/UFU) da Universidade Federal de Uberlândia (desde 2009). Iniciou carreira docente no ensino superior em 2004. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e Engenharia de Software. Atualmente desenvolve pesquisas principalmente nos seguintes temas: sistemas tutores inteligentes, educação a distância, modelagem do estudante, estilos de aprendizagem, avaliação de aprendizagem, objetos de aprendizagem, sistemas de hipermídia adaptativa, sistemas adaptativos para educação, aprendizagem de máquina, ciência de dados, learning analytics, educational data mining, ontologias, web semântica, design smells e simulação. Atuou como coordenador do curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Uberlândia de 2013 a 2017. É membro permanente do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPGCO) da FACOM/UFU.

Cristiano Grijó Pitangui, Universidade Federal de São João del-Rei

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2004). É mestre (2007) e doutor (2013) pela COPPE/UFRJ em Engenharia de Sistemas e Computação na linha de Inteligência Artificial. É professor Adjunto do Departamento de Tecnologia e Eng. Civil, Computação e Humanidades (DTECH) da Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) como também da pós-graduação em Educação (UFVJM). Possui experiência em Aprendizado de Máquina com ênfase em Computação Bioinspirada. 

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Publicado

2024-07-11

Como Citar

Jesus, R. O. de, Andrade, A. V., Assis, L. P. de, Dorça, F. A., & Pitangui, C. G. (2024). Sala de Aula Invertida para Cálculo I: Uma análise desta metodologia sob a perspectiva dos Estilos de Aprendizagem e da recomendação personalizada de objetos de aprendizagem. Educação, 49(1), e102/1–36. https://doi.org/10.5902/1984644472116

Edição

Educação, v. 49, 2024 – Jan./Dez. – Publicação contínua

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