Mineração de Dados na Identificação de Grupos de Estudantes com Dificuldades de Aprendizagemno Ensino de Programação

Autores

  • Rozelma Soares de França Universidade de Pernambuco – Garanhuns, PE – Brasil Centro de Informática – Universidade Federal de Pernambuco – Recife, PE – Brasil
  • Haroldo José Costa do Amaral Universidade de Pernambuco – Garanhuns, PE – Brasil E-mail:

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.41634

Palavras-chave:

Mineração de dados, Taxonomia de Bloom, estratégias de aprendizagem, ensino de programação.

Resumo

Considerar que as salas de aula são compostas por estudantes heterogêneos implica dizer que elas são formadas por aprendizes com diferentes estilos de aprendizagem, que possuem necessidades e preferências de aprendizado particulares. No entanto, a personalização de aulas, no ensino presencial, é algo impraticável. O atendimento personalizado a grupos homogêneos de estudantes é uma possibilidade a ser considerada. Nesse sentido, este artigo tem por objetivo apresentar o uso de técnicas de mineração de dados para a formação de grupos similares de estudantes, com dificuldades de aprendizagem no ensino de Programação. Com isso, espera-se ser possível formular estratégias pedagógicas adequadas a grupos de aprendizes no intuito de melhorar o seu desempenho.

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Publicado

2013-07-30

Como Citar

FRANÇA, R. S. de; AMARAL, H. J. C. do. Mineração de Dados na Identificação de Grupos de Estudantes com Dificuldades de Aprendizagemno Ensino de Programação. RENOTE, Porto Alegre, v. 11, n. 1, 2013. DOI: 10.22456/1679-1916.41634. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/41634. Acesso em: 4 dez. 2022.

Edição

v. 11 n. 1 (2013): Edição regular

Seção

Artigos

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