Previsão de desempenho de alunos baseados em construtos de autorregulação da aprendizagem
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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PDFDOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.1207