Flipped Classroom for Calculus I: An analysis of this methodology from the perspective of Learning Styles and personalized recommendation of learning objects

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/1984644472116

Keywords:

Flipped classroom, Learning Styles, Personalized recommendation

Abstract

The teaching of Differential and Integral Calculus I faces challenges, with research suggesting that students' difficulties may also be associated with Learning Styles (LS) and the traditional teaching method. In response to this scenario, various innovative approaches, such as Flipped Classroom (FC), have emerged, aiming to motivate students and actively involve them in knowledge construction. However, few studies address the relationship between learning profiles and FC. Thus, the central issue of this study questions the capabilities and limitations of FC applied to Calculus I, considering LS and the personalized recommendation of Learning Objects (LO). The overall objective is to analyze the potentialities and limitations of the FC methodology for Calculus I, from the perspective of LS and personalized LO recommendation. The main reference authors of this study are Felder and Silverman (1988), whose contributions are crucial for understanding LS. The study involved administering questionnaires to Calculus I students to collect data on their LS and learning preferences. Based on the identified profiles, LOs were customized and recommended through a Recommendation System (RS). The analysis focused on verifying whether the different learning profiles of the participants could be effectively addressed by FC. The results indicate that FC has motivating and instructional potential, especially considering the predominant learning styles. However, limitations, such as the difficulty in finding varied LOs and the possibility of some styles being less favored, are highlighted.

Author Biographies

Rodiney Oliveira de Jesus, Federal University from Jequitinhonha and Mucuri's Valleys

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, Federal University from Jequitinhonha and Mucuri's Valleys

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, Federal University from Jequitinhonha and Mucuri's Valleys

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, Federal University of 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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2024-07-11

How to Cite

Jesus, R. O. de, Andrade, A. V., Assis, L. P. de, Dorça, F. A., & Pitangui, C. G. (2024). Flipped Classroom for Calculus I: An analysis of this methodology from the perspective of Learning Styles and personalized recommendation of learning objects. Education, 49(1), e102/1–36. https://doi.org/10.5902/1984644472116

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

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