Banca de DEFESA: SILVIO LUIZ BRAGATTO BOSS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
STUDENT : SILVIO LUIZ BRAGATTO BOSS
DATE: 01/09/2023
TIME: 14:30
LOCAL: Sala https://conferenciaweb.rnp.br/ufba/defesa-do-pgcomp
TITLE:

Avaliação automática de mapas conceituais para identificar indícios de aprendizagem significativa

KEY WORDS:

Mapas conceituais; Aprendizagem significativa; Processo de construção de
mapas conceituais; Framework conceitual; Modelo de avaliação de mapas conceituais.

PAGES: 341
BIG AREA: Ciências Exatas e da Terra
AREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
SPECIALTY: Sistemas de Informação
SUMMARY:

Mapas Conceituais são ferramentas pedagógicas amplamente utilizadas para facilitar o
processo de aprendizagem. De forma geral, podem ser definidos como diagramas com
organização hierárquica que apresentam relações entre conceitos. São um importante
instrumento para o ensino e avaliação do conhecimento por representarem, entre outras
características, a estrutura cognitiva do aprendiz. Os mapas conceituais estão fundamentados
na Teoria da Aprendizagem Significativa de Ausubel, assim, é possível avaliar os mapas com
base em aspectos dessa Teoria, como as categorias-chave da diferenciação progressiva e
reconciliação integrativa. Estas representam informações sobre o processo de construção do
conhecimento sendo, portanto, fundamentais para uma avaliação de aprendizagem
significativa. As categorias-chave podem ser identificadas no processo de elaboração dos
mapas, no entanto, este processo não vem sendo muito explorado na literatura. A maioria dos
trabalhos focam na análise comparativa entre o mapa do aprendiz e um mapa de referência
para verificar se os conceitos e relações estão representados corretamente. A análise
comparativa entre mapas é importante, mas não suficiente para uma avaliação da
aprendizagem significativa, visto que as categorias-chave bem como outras informações da
estrutura cognitiva do aprendiz, ou seja, como ele constrói e reconstrói seu conhecimento no
decurso do seu processo de aprendizagem, são essenciais para identificar indícios de
aprendizagem. Na literatura, há trabalhos que analisam a estrutura do mapa conceitual para
classificar a qualidade da aprendizagem em aprendizagem mecânica, significativa ou não-
aprendizagem, mas não analisa o processo de construção do mapa e nenhuma discussão é
feita sobre a automatização da avaliação. Pesquisas no campo da Informática na Educação têm
investigado o problema de se avaliar a aprendizagem, comparando mapas conceituais de
aprendizes com um mapa de referência, por meio de ferramentas computacionais. Há diversas
soluções que envolvem análise estrutural utilizando padrões de comparação e análise
semântica por meio de ontologias de domínio. Esta tese de doutorado apresenta um modelo
e um método para avaliação de mapas conceituais que considera avaliação sintática e
semântica bem como o processo de construção de mapas, propondo critérios para identificar
indícios de aprendizagem mecânica, significativa e não-aprendizagem. São consideradas
avaliação qualitativa e quantitativa. Um framework conceitual é especificado fornecendo um
arcabouço sobre a organização e estruturação de avaliação de mapas conceituais para apoiar a
construção de sistemas computacionais para a sua automatização. Foram desenvolvidos
estudos de caso, que serviram como uma primeira avaliação do método proposto.

COMMITTEE MEMBERS:
Externo à Instituição - DAVIDSON CURY - UFES
Externa ao Programa - ***.207.635-** - ALINE MARIA SANTOS ANDRADE - UFBA
Externo à Instituição - CREDINE SILVA DE MENEZES
Interno - 1583256 - ECIVALDO DE SOUZA MATOS
Externa ao Programa - 2998326 - LYNN ROSALINA GAMA ALVES - UFBAInterno - 2352062 - MARLO VIEIRA DOS SANTOS E SOUZA