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Uso de Learning Analytics para aferição de evasão de acadêmicos surdos no curso de Letras Libras da Universidade Federal do Paraná
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/65995
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Menezes, Glauco Gomes de, 1968- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação | - |
| Autor(es): dc.creator | Taborda, Leticia Batista, 1988- | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2020-09-24T17:22:35Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2020-09-24T17:22:35Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-03-04 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-03-04 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/65995 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/65995 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Glauco Gomes de Menezes | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Gestão da Informação. Defesa : Curitiba, 07/10/2019 | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências: p. 91-96 | - |
| Descrição: dc.description | Área de concentração: Informação, Conhecimento e Estratégia | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: A inclusão do sujeito surdo no ensino superior pode ser desafiadora, principalmente em relação às expectativas, normas e modos de funcionamento do ensino. As políticas públicas nacionais, o reconhecimento da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) pela Lei nº 10.436, de 24 de abril de 2002, além de decretos, portarias, mostram a importância desse tema para a construção de avanços na inclusão educacional dos sujeitos surdos. Não somente sua inserção, como a sua permanência e conclusão do seu ensino acadêmico, são discussões recentes no Brasil. É neste contexto, que esta pesquisa se propôs investigar, como a recuperação e a gestão da informação contribui na divulgação de estudos sobre a trajetória de acadêmicos surdos, do curso de graduação de Letras Libras, da Universidade Federal do Paraná (UFPR). A pesquisa se caracteriza como exploratória e quantitativa-qualitativa, de natureza aplicada, pois analisa as principais causas de evasão e abandono de acadêmicos surdos, a fim de propor ações preditivas com o auxílio de técnicas e recursos de Learning Analytics. Trata-se de uma pesquisa de corte transversal, compreendidos entre os anos de 2015 (ano de início da primeira turma do curso de Letras Libras na UFPR) a 2019. Na metodologia, realizou-se coleta de dados em campo por meio de entrevistas semiestruturadas, aplicada a coordenadores e vice-coordenadores do curso de Letras Libras. As entrevistas transcritas foram armazenadas no software Atlas.ti e com a ferramenta foram realizadas as análises de conteúdo, por meio da categorização de elementos das respostas que trouxessem informações sobre os principais fatores que levassem a evasão ou abandono do acadêmico surdo. As cinco categorias definidas na pesquisa foram: i. Vocacional; ii. Institucional; iii. Econômica; iv. Aspectos Interpessoais; v. Aspectos Sociais, sendo estas elencadas em ordem de magnitude, conforme a frequência em que foram destacadas na fala dos entrevistados. De posse do grau de importância para cada categoria, conforme sua frequência, propõe-se um modelo de ferramenta de Learning Analytics, para utilização dos coordenadores e dos professores do curso, no intuito de prever possíveis evasões, além de fornecer os índices de aproveitamento e permanência destes acadêmicos. O resultado desta pesquisa mostra, por meio das análises das entrevistas, que existem similaridades nos motivos de evasão de acadêmicos surdos e ouvintes. Porém, peculiaridades também são apresentadas, como as dificuldades do acadêmico surdo relacionadas à escrita e à leitura de textos formais em português. A aplicação do modelo estabelece a criação de rotinas para alimentar as bases da ferramenta e manter ativo o fluxo informacional. Sugeriu-se o uso do software Tableau, para armazenar os dados coletados dos acadêmicos surdos, tais como nota e frequência, no decorrer das aulas. Sugeriu-se também a aplicação de um questionário socioeconômico no início de cada semestre letivo, para obtenção de informações de ordem pessoal e social, que apontem risco de evasão na ferramenta proposta. O modelo visou à promoção de mudanças organizacionais positivas, de armazenamento, tratamento e visualização das informações sobre os acadêmicos para que se estabeleçam tomadas de ações preditivas sobre o eventual risco de evasão do curso. Palavras-chave: Learning Analytics. Estudantes Surdos. Ensino Superior. Modelo Preditivo. | - |
| Descrição: dc.description | Abstract: The inclusion of a deaf subject in higher education can be challenging, especially in relation to expectations, norms and modes of operation of teaching. The national public policies, the recognition of the Brazilian Sign Language (LIBRAS) by the Law No. 10.436, of April 24, 2002, in addition to decrees, ordinances, show the importance of this theme for the construction of advances in the educational inclusion of deaf subjects. Not only their insertion, but also their permanence and conclusion of their academic education, are recent discussions in Brazil. It is in this context that this research aimed to investigate how information retrieval and management can contribute to the dissemination of studies on the trajectory of deaf academics, from the undergraduate degree in Letters Libras, from UFPR (Federal University of Paraná). The research is characterized as exploratory and quantitative-qualitative, of applied nature, because it analyzes the main causes of dropout and abandonment of deaf academics, in order to propose predictive actions with the help of Learning Analytics techniques and resources. This is a crosssectional research, ranging from the years 2015 (year of the first class of the course Letters Libras at UFPR) to 2019. The methodology consisted of field data collection through interviews, applied to coordinators and vice coordinators of the Letters Libras course. The transcribed interviews were stored in the Atlas.ti software and with the tool, speech analysis were performed through the categorization of speech elements that brought information about the main factors that led to the deaf academic dropout or abandonment. The five categories defined in the research were: i. Vocational; ii. Institutional; iii. Economical; iv.?? Interpersonal aspects; v. Social Aspects, which are listed in order of magnitude,??according to the frequency in which they were pointed out in the interviewees' speech.?? Having the degree of importance for each category, according to its frequency, it is??proposed a model of Learning Analytics tool, for use of the course coordinators and??teachers, in order to predict possible dropouts, as well as providing the achievement?? and permanence rates of these academics. The result of this research shows, through??the analysis of the interviews, that there are similarities in the reasons for dropout of??deaf and hearing students. However, peculiarities are also presented, such as the?? difficulties of the deaf academic related to the writing and reading of formal texts in?? Portuguese, of historical origin due to the lack of care and commitment policies with?? their basic education. The application of the model establishes the creation of routines?? to feed the tool bases and keep the informational flow active. It was suggested the use??of software Tableau to store data collected from deaf academics, such as grade and?? attendance, during classes. It was also suggested the application of a socioeconomic?? questionnaire at the beginning of each semester, to obtain personal and social??information, which indicate risk of dropping out in the proposed tool. The model aimed?? to promote positive organizational changes, of storage, treatment and visualization of?? information about students so that predictive actions can be taken on the possible risk??of dropping out. Keywords: Learning Analytics. Deaf students. Higher education. Predictive Model. | - |
| Formato: dc.format | 105 p. : il. (algumas color.). | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Língua de sinais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Ciência da Informação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Evasão universitaria | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Estudantes surdos | - |
| Título: dc.title | Uso de Learning Analytics para aferição de evasão de acadêmicos surdos no curso de Letras Libras da Universidade Federal do Paraná | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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