Os efeitos de usar estimativas de conhecimento do aluno em programação de computadores em modelos livres de sensores de detecção da emoção confusão

Abstract

Detectar a confusão do aluno permite ao ambiente computacional de aprendizagem realizar ações que ajudem o estudante a regular sua confusão e a se beneficiar dela. A pesquisa da Tese apresenta uma hipótese, justificada em teorias cognitivas de emoções, de que o uso de dados sobre estimativas de conhecimento do aluno pode melhorar o desempenho de modelos livres de sensores de detecção da confusão do aluno em tarefas de programação de computadores. Diversos modelos de aprendizado de máquina foram treinados com amostras de dados coletados de 62 alunos, durante cinco meses, em turmas de programação. Os resultados apresentaram evidências positivas que suportam a hipótese. A pesquisa apresenta cenários onde a abordagem é mais vantajosa.