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|title=Um Modelo Ontológico para Auxiliar na Avaliação do Desempenho Acadêmico de Alunos da Educação a Distância(An Ontological Model to Assist Educators in Evaluation of Student Academic Performance in Distance Learning)
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|authors=Laecio Costa,Leandro Sanches,Laís Salvador,Marlo Souza
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==Um Modelo Ontológico para Auxiliar na Avaliação do Desempenho Acadêmico de Alunos da Educação a Distância(An Ontological Model to Assist Educators in Evaluation of Student Academic Performance in Distance Learning)==
https://ceur-ws.org/Vol-2519/short5.pdf
Um Modelo Ontológico para Auxiliar os Educadores na
Avaliação do Desempenho Acadêmico de Alunos no Ensino a
Distância
Laécio A. Costa1, Leandro M. P. Sanches2, Laís N. Salvador2, Marlo Souza2
1
Instituto Federal do Sertão Pernambucano (IFSertão-PE) - Petrolina – PE - Brasil
2
Universidade Federal da Bahia (UFBA) - Salvador – BA – Brasil
laecio.costa@ifsertao-pe.edu.br, leandrompsanches@gmail.com,
{laisns,msouza1}@ufba.br
Abstract. This work presents an ontology to assist teachers in the process of
evaluating the academic performance of distance education students. The
purpose of this ontology is to infer about student's academic performance from
the monitoring of student interactions in the Learning Management System.
The ontology proposed represents two taxonomies consolidated by learning
theories and widely used by educators in the planning of pedagogical
activities. This ontology is part of a software architecture for the educational
context with the proposal of assisting educators in the evaluation process of
learning.
Resumo. Este trabalho apresenta uma ontologia para auxiliar professores no
processo de avaliação do desempenho acadêmico dos alunos da Educação a
Distância. O objetivo da ontologia é inferir sobre o desempenho acadêmico
do estudante a partir do monitoramento das interações dos alunos no Sistema
de Gerenciamento da Aprendizagem. A ontologia proposta representa duas
taxonomias consolidadas por teorias de aprendizagem e amplamente
utilizadas por educadores no planejamento das atividades pedagógicas. Esta
ontologia é parte de uma arquitetura de software para o contexto educacional
com a proposta de auxiliar educadores no processo de avaliação da
aprendizagem.
1. Introdução
A avaliação de desempenho acadêmico dos alunos em cursos a distância é um processo
que ocorre diferentemente do ensino presencial devido à distância transacional entre
educadores e alunos (Lima e Fialho, 2001). Além disso, fatores como, a limitação das
ferramentas de análise de dados disponíveis no ambiente de aprendizagem e o alto custo
para o educador gerenciar e analisar uma grande quantidade de dados educacionais, não
propiciam uma avaliação eficiente da aprendizagem.
A avaliação da aprendizagem é um instrumento pedagógico, intrínseco ao
processo de ensino. O educador utiliza métodos avaliativos para mensurar as
habilidades e competências adquiridas pelo aluno a partir do planejamento dos
Objetivos de Aprendizagem (OA) (Luckesi, 2011).
Os OA orientam educadores no planejamento das atividades de ensino, alunos
no processo de construção do conhecimento e possibilitam mensurar o conhecimento
através das avaliações (Bloom, 1956). A construção dos OA é uma etapa do
planejamento da disciplina onde educadores definem o percurso da aprendizagem.
Copyright © 2019 for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Neste artigo, descrevemos a ontologia Onto-LO - Ontology of Learning
Objectives, que formaliza a Taxonomia de Bloom e a Taxonomia Revisada de Bloom
(Costa et al., 2018b). Onto-LO objetiva inferir conhecimento a partir das interações dos
alunos no Sistema de Gerenciamento da Aprendizagem (SGA) e fornecer informações
sobre o nível de aprendizagem para módulo de processamento da arquitetura SapeS
(Student Academic Performance Evaluation System) (Costa et al., 2019). SapeS é uma
arquitetura de software que visa extrair informações das interações dos alunos e
produzir relatórios que auxiliam o educador no processo de avaliação do desempenho
acadêmico, norteado por uma taxonomia de OA. O uso da ontologia na ferramenta
SapeS possibilita ao educador parametrizar o sistema com o carregamento da
formalização de uma taxonomia de OA.
No restante deste artigo, a Seção 2 detalha os trabalhos relacionados. A
arquitetura SapeS é apresentada na Seção 3. A Seção 4 descreve a visão geral das
Taxonomias de OA e a ontologia Onto-LO. A Seção 5 apresenta as considerações finais.
2. Trabalhos Relacionados
Com base no Mapeamento Sistemático realizado por Costa et al. (2018a), descrevemos
os principais trabalhos relacionados. Lima et al. (2017) propuseram uma ontologia que
objetiva gerenciar Objetos Virtuais de Aprendizagem (OVA) e suas relações com os OA
norteados pela Taxonomia de Bloom. Os autores utilizam Mapa de Conteúdos e Mapa
de Dependências para representar o conteúdo mais significativo para um determinado
objetivo educacional.
Kalou et al. (2012) demonstram um modelo, baseado na Taxonomia Revisada de
Bloom, que visa classificar os resultados da aprendizagem alinhados com os OA
explorando os aspectos do conhecimento. Esse modelo pode ajudar tutores e estudantes
na recuperação de conhecimento útil e na construção de ferramentas educacionais. Ng
(2005) apresenta uma ontologia para representação dos OA visando à recomendação de
OVA de acordo com as experiências dos alunos. Esse modelo tem como objetivo
melhorar as regras de sequenciamento dos conteúdos e a personalização dos objetivos
com base na Taxonomia de Bloom.
O estudo de Nussbaumer et al. (2012) apresenta um modelo para auxiliar na
conscientização e reflexão das ações não observáveis das atividades cognitivas e
metacognitivas dos alunos aliada a taxonomia das atividades de aprendizagem. Yago et
al. (2018), propuseram uma rede de ontologias para supervisionar as ações dos alunos e
por fim, recomendar ações de aprendizagem com base na Taxonomia de Bloom.
Esses trabalhos apresentam modelos ontológicos observando a relação de OVA
e ações de aprendizagem no progresso acadêmico e no sequenciamento dos conteúdos.
Entretanto, não foram identificados trabalhos que utilizam um modelo ontológico para
monitorar o desempenho acadêmico dos alunos norteado por uma taxonomia dos OA.
3. A arquitetura SapeS
SapeS (Student Academic Performance Evaluation System) é uma ferramenta aplicada
no contexto educacional para auxiliar educadores no processo de ensino e
aprendizagem. A arquitetura SapeS coleta as experiências de aprendizagem, oriundas
das interações dos alunos no ambiente de aprendizagem, processa-os e ao final produz
informações a serem abstraídas pelos atores (Educadores e Alunos).
A arquitetura SapeS, apresentada na Figura 1a., é dividida em três módulos: 1)
Coleta e Armazenamento, 2) Processamento e Análise dos dados educacionais, e 3)
Visualização das Informações. O módulo de coleta utiliza a linguagem de consulta
SPARQL que, aplicada em bases de dados educacionais (LRS – Learning Record Store),
possibilita recuperar as experiências de aprendizagem dos alunos realizadas no SGA. Os
dados recuperados estão no formato da tripla (Ator-Verbo-Objeto) em RDF e
especificados conforme o framework xAPI1 (Experience API).
a. b.
SGA LRS
SGA
Compreensão
Figura 1: Visão geral da arquitetura SapeS (a.) e da estrutura taxonômica(b.)
O processamento dos dados é realizado no Módulo 2 e utiliza uma taxonomia de
OA formalizada por uma ontologia, neste caso a Onto-LO. A Onto-LO possibilita inferir
sobre o nível de conhecimento do aluno em relação ao nível de aprendizagem definida
pela taxonomia formalizada. A Onto-LO contém verbos oriundos das experiências de
aprendizagem dos alunos coletadas no SGA e infere sobre o nível de conhecimento do
estudante relacionado à atividade realizada. O conhecimento inferido sobre cada
atividade realizada pelo aluno será agrupado utilizando algoritmos estatísticos.
O módulo 3, Visualização, consiste de uma ou mais camadas com instrumentos
visuais que associam variáveis monitoradas e gráficos que mostram a evolução dessas
variáveis. Os níveis de informações apresentadas nos Dashboards devem ser suficientes
para que educadores abstraiam e consumam as informações processadas de maneira
mais clara e sem a dedução de outros resultados. Esse módulo esta dividido em duas
visões: uma para o Educador que possibilitará monitorar toda a turma ou um aluno
específico, e outra visão do Aluno, a qual permitirá monitorar sua performance e,
consequentemente, promover a auto regulação da aprendizagem.
4. A Taxonomia de Objetivos de Aprendizagem e a ontologia Onto-LO
As taxonomias de OA são úteis para auxiliar educadores no processo de ensino,
aprendizagem e avaliação, categorizando as metas e objetivos. Elas são utilizadas para
classificar as ações educativas fornecendo uma estrutura de categorias que dá um
significado comumente compreendido. A Taxonomia de Bloom foi a primeira estrutura
de classificação dos OA sendo representado por mais de cem verbos que determinam
ações educativas distribuídas nos seis níveis hierárquicos, os quais indicam o grau em
1
xAPI - é uma especificação que coletar dados sobre as experiências de aprendizagem do aluno, https://xapi.com/
que a habilidade ou conhecimento subjacente foi atingido. Cada nível possui um
conjunto de verbos especificados por especialistas da área de educação (Bloom, 1956).
A estrutura original de Bloom, Figura 1b, foi revisitada por pesquisadores que
reconhecem nela uma ferramenta útil e eficaz para auxiliar na avaliação do processo
ensino-aprendizagem, no planejamento das aulas e na criação de estratégias de ensino.
Ela foi revisada em 2001 (Krathwohl e Anderson, 2001) alterando os verbos para a
forma infinitiva e a posição de alguns níveis da taxonomia.
A ontologia Onto-LO é composta por cinco classes, representadas na Figura 2,
criadas com base nas Taxonomias dos OA (Bloom e Bloom Revisada) e nos modelos
ontológicos identificados na Seção 2. O desenvolvimento da ontologia seguiu a
metodologia proposta por Noy e McGuiness (2001), a qual é amplamente adotada.
A Onto-LO descreve os níveis das taxonomias, as quais representam as
habilidades desenvolvidas pelo aluno através da classe Desempenho_academico. Cada
nível do desempenho acadêmico está vinculado a um determinado nível do Objetivo
Educacional através da propriedade tem_objetivo. As subclasses da classe
Objetivo_educacional descrevem os verbos dos níveis que a taxonomia retrata, por
exemplo o Objetivo_educacional de Nível 1 (conhecimento) relaciona-se com verbos
que determinam ações interativas dos alunos nesse respectivo nível. A classe Verbo
possui instâncias que determinam as ações esperadas no processo de aprendizagem e a
classe Estudante representa as instâncias dos nomes dos alunos. A classe
Estrutura_classificacao possui instâncias que descrevem as duas taxonomias (Bloom e
Bloom Revisada) implementadas na ontologia.
a. b.
Figura 2: Visão geral da ontologia Onto-LO.
Cada classe que representa um elemento estrutural das taxonomias está
associada a uma descrição de linguagem natural, Figura 2b. Essa descrição é capturada
por propriedades literais dos objetos processados. Além disso, as propriedades dos
objetos (ObjectProperty) são utilizadas para expressar os relacionamentos entre classes
e instâncias. Neste sentido, o resultado da inferência do nível taxonômico é fruto de um
conjunto de relacionamentos que vincula uma instância de uma classe com outra. Para
inferir um conhecimento são fornecidas as literais: nome do estudante e o verbo,
encontrados na declarativa de interação com as atividades de aprendizagem.
Várias características e correlações entre as classes, propriedades e instâncias
podem ser elaboradas apenas por regras de lógica descritiva e pela exploração dos
mecanismos de raciocínio existentes. Esse modelo inclui quatro tipos de regras todas
expressas em SWRL (Semantic Web Rule Language) representadas na Tabela 1.
Tabela 1. Regras SWRL implementadas no modelo ontológico
ID Regra
sapes:tem_objetivo(?d, ?o) ^ sapes:verbo_encontrado(?p, ?v) ^ sapes:tem_verbo(?o, ?v) ->
S1
sapes:desempenho_atual(?p, ?d)
S2 sapes:tem_objetivo(?d, ?o) ^ sapes:classificacao(?o, ?c) -> sapes:classificacao(?d, ?c)
sapes:objetivo_atingido(?o1, ?o2) ^ sapes:tem_objetivo(?d1, ?o1) ^ sapes:tem_objetivo(?d2, ?o2) ^
S3
sapes:desempenho_atual(?p, ?d1) -> sapes:desempenho_atingido(?p, ?d2)
sapes:objetivo_atingido(?o1, ?o2) ^ sapes:desempenho_atingido(?p, ?d1) ^ sapes:tem_objetivo(?d1,
S4 ?o1) ^ sapes:tem_objetivo(?d2, ?o2) -> sapes:desempenho_atingido(?p, ?d2)
Na primeira regra (S1), o raciocinador verifica se o verbo encontrado tem
correlação com o objetivo e o atual desempenho, então infere o nível da taxonomia a
qual pertence. A segunda regra (S2), possibilita inferir sobre qual taxonomia um
objetivo esta relacionado, neste caso Bloom ou Bloom Revisada. A regra S3 possibilita
inferir sobre o desempenho atingido a partir do desempenho atual do aluno, verificando
se o aluno cumpriu algum objetivo do nível anterior. A última regra, S4, tem como
finalidade inferir sobre os níveis anteriores ao desempenho atual do aluno
(desempenho_atingido), por exemplo: se um aluno estiver no nível 5 da taxonomia, ele
deve (necessariamente) ter cumprido os objetivos educacionais em cada nível anterior.
A ontologia foi povoada com alguns estudantes e verbos. Cada estudante possui
uma propriedade (ObjectProperty) verbo_encontrado que tem como range o verbo da
atividade desenvolvida a partir das interações do aluno no SGA. Resultados da inferên-
cia da ontologia aplicada na arquitetura SapeS são representados na Figura 3.
a.
b.
Figura 3: Resultado parcial do processamento da arquitetura SapeS.
Na parte “a” da Figura 3 está representado o resultado da inferência do nível de
conhecimento do aluno com base na Taxonomia Revisada de Bloom. Na parte “b” tem-
se resultados da inferência em relação à Taxonomia de Bloom. A Figura 3 apresenta
conhecimento sobre o aluno Rafael, o qual teve uma experiência de aprendizagem
corresponde ao Nível 3 das taxonomias.
5. Considerações Finais
Neste trabalho, apresentamos uma ontologia que formaliza duas taxonomias de OA. A
ontologia proposta foi integrada à arquitetura SapeS que ajudará educadores e alunos no
processo de ensino e aprendizagem. Em particular, essa ontologia apresenta benefício
para os educadores, pois possibilitará o planejamento de atividades pedagógicas mais
estruturadas e claras. Além disso, educadores poderão ajustar o planejamento do curso
para uma forma mais eficaz e personalizada. Por outro lado, os alunos poderão
organizar melhor o seu estudo uma vez que podem monitorar, de forma mais clara, o
seu desempenho acadêmico e proporcionar uma aprendizagem autorregulada. O
conhecimento resultante sobre o desempenho acadêmico possibilitará aos educadores a
construção de novos encaminhamentos no planejamento pedagógico que favoreçam o
engajamento e sucesso dos alunos.
Como trabalho futuro forneceremos as ferramentas e os métodos necessários
para incorporar a ontologia proposta em aplicações inteligentes capazes de processar e
gerenciar os aspectos do conhecimento em SGA. Pretendemos oferecer à comunidade
educacional serviços avançados para lidar com os dados educacionais que visam
promover ganhos no processo de avaliação da aprendizagem.
6. References
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