A multimodal approach to identifying affective states in Computational Thinking practices
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.134354Palavras-chave:
Assessment of Computational Thinking, Affective States, Multimodal, Plugged ComputingResumo
Computational thinking (CT) presents a common challenge: the limitations of assessment instruments. This article seeks to discuss how the multimodal approach (through the identification of students' affective states) can contribute to the assessment of the development of CT skills. As a method, it is considered the experiment of activities in pairs, with the participation of 40 high school students, analyzed in the tactic of plugged computing. During data collection, the following instruments were used: pre-test and post-test, video capture and open questionnaire. We separated into groups of “Have Gained” and “No Gained” for better characterization of affective states through the EZ-MMLA Toolkit tool, which results in student engagement in carrying out activities. Therefore, this study is a subsidy for evaluation frameworks in future work.
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