DETECÇÃO DA AUTOEFICÁCIA EM AMBIENTES COMPUTACIONAIS DE APRENDIZAGEM
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v6i1.6174Palavras-chave:
Aprendizagem, Autoeficácia, Ambientes Computacionais de AprendizagemResumo
Este estudo tem por objetivo principal desenvolver um modelo para diagnosticar, acompanhar e instruir sobre a Autoeficácia dos alunos em Ambientes Computacionais de Aprendizagem (ACA), com intuito de contribuir para o aperfeiçoamento e aprimoramento de estratégias de aprendizagem. A pesquisa se insere na área de Computação Afetiva, que investiga a relação entre emoções e aprendizado, considerando como as emoções podem impactar de forma positiva ou negativa nas ações do cotidiano dos alunos. A Autoeficácia é entendida como a crença do aluno em sua capacidade de desempenho, afetando diretamente sua motivação e comportamento. Optou-se por um estudo do tipo quanti-qualitativo, com delineamento exploratório e descritivo. Assim, o estudo compreende três etapas: diagnóstico da Autoeficácia, uso da ferramenta Orange para criação de padrões de comportamento, instrução e monitoramento contínuo dos alunos. O estudo visa ajudar no autoconhecimento dos alunos e ainda melhorar a organização e planejamento, resultando em escolhas acadêmicas mais assertivas, bem como a melhoria do desempenho. Com o foco no avanço da aprendizagem e na redução de evasão escolar, o modelo destaca-se pela abordagem preventiva da autoeficácia, especialmente relevante para o ensino a distância.
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