O professor do Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas (Cetec) da Univates Evandro Franzen se inspirou nas dificuldades enfrentadas por estudantes de computação nas disciplinas de programação para construir sua tese de doutorado, apresentada em julho. “Grande parte dos problemas dos cursos da área da computação está no ensino de programação. E as disciplinas introdutórias normalmente são decisivas para a permanência do estudante no curso. Essa é uma questão essencial e um problema muito abordado por pesquisadores”, diz o doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Ufrgs).
Lucas George Wendt
Buscando investigar estratégias para melhorar a aprendizagem, que também contribuam para reduzir os índices de reprovação e para desenvolver de forma mais efetiva as habilidades associadas à programação de computadores, foi desenvolvida a tese de doutorado intitulada “Estratégia de ensino e aprendizagem ativa aplicada ao aprendizado de algoritmos e programação: identificação e análise da motivação dos estudantes”, do professor Evandro Franzen.
O problema está relacionado ao fato de que existe uma situação ou enunciado e o estudante precisa descrever a situação em forma de problema para pensar em uma solução. “Como eu parto da descrição básica do problema para chegar a um código? Quais são os ponto-chaves? Quais as hipóteses de solução?”, questiona o professor. “Fundamentalmente eu coloquei a questão da dificuldade do estudante com a programação como uma dificuldade em resolver problemas ou entender instruções de programação”.
O professor aplicou sua pesquisa na Univates com estudantes da área de Tecnologia da Informação, nos cursos de Engenharia de Software, Engenharia da Computação e Sistema de Informação. Foram três turmas diferentes, nas quais foram desenvolvidos exercícios e coletados dados que serviram de base para a criação de um modelo baseado em Redes Bayesianas para identificação do esforço e confiança demonstrados. A avaliação do modelo foi realizada em uma nova turma de estudantes, na qual foi aplicada uma avaliação de caráter qualitativo.
Durante a pesquisa foi desenvolvido um sistema de apoio para aplicar atividades de programação realizadas com os estudantes. O sistema foi fundamental também para o desenvolvimento e validação do modelo para o reconhecimento da motivação do estudante. “Registrei tudo o que ele fazia para poder montar um modelo que me dissesse a forma como ele resolveu os problemas — o percurso dele no sistema. A partir desses dados foi criado o modelo. Utilizei técnicas de aprendizado de máquina, para que o sistema fosse capaz de prever o esforço e a confiança do estudante”, conta o professor.
O trabalho foi orientado pela professora doutora Magda Bercht, que trabalha com pesquisa na área da computação afetiva. “No contexto da educação, uma das áreas da computação afetiva consiste em desenvolver sistemas que percebam a afetividade dos estudantes, se está engajado, irritado, chateado ou motivado durante as tarefas”. Das diferentes facetas da afetividade, o professor escolheu medir, exclusivamente, o aspecto motivação, definido no escopo da tese como uma combinação de esforço e confiança.
A avaliação da tese foi feita pelos doutores Dante Augusto Couto Barone (Ufrgs), José Palazzo Moreira de Oliveira (Ufgrs) e João Carlos Furtado (Universidade de Santa Cruz do Sul).
