Previsão de desempenho de alunos baseados em construtos de autorregulação da aprendizagem

Rodrigo Rodrigues, Jorge Luis Cavalcanti Ramos, João Silva, Thiago Araujo, Hugo Souza, Fernando da Fonseca de Souza, Alex Sandro Gomes, Erik de Gouveia Zambom

Resumo


O presente artigo investiga a aplicabilidade do modelo de Regressão Logística para a previsão de desempenho de alunos, pertencentes de cursos de EAD, a partir das variáveis do instrumento de coleta OSLQ. Foi realizada uma pesquisa com 408 participantes de cursos na modalidade EAD. A coleta dos dados foi realizada através de uma abordagem híbrida entre questionário e variáveis de desempenho acadêmico extraídas da plataforma Moodle, com o objetivo de verificar se o instrumento era suficiente para prever o desempenho de alunos com taxas satisfatórias de acurácia. Como resultado, foi obtido um valor de acurácia de 85,3% de previsão correta, 84,8 de precisão e 92% de curva ROC. Estes resultados demonstraram que existe uma relação possível de ser modelada entre as habilidades de autorregulação da aprendizagem com o desempenho acadêmico dos alunos.

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DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.1207