M-Cluster: Uma ferramenta de Recomendação para Formação de Grupos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem

Abstract

Grupos são uma estrutura social básica, e tanto dentro quanto fora do mundo acadêmico eles se formam e se modificam em vários modos para múltiplos propósitos. Enquanto estudantes formam grupos facilmente fora de sala de aula, formar grupos em um curso pode ser um processo não natural. Contudo, para que a aprendizagem colaborativa seja bem-sucedida, é importante formar grupos que possam ser efetivos e eficientes em realizar os objetivos da tarefa. Nesse sentido, busca-se melhorar as interações dos discentes principalmente em atividades em grupo. O trabalho em grupo é um recurso bastante utilizado pelo docente, com o intuito de incentivar a interação dos alunos nas atividades colaborativas e contribuir com a construção coletiva do conhecimento. De acordo com [1], os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) não possuem ferramentas suficientes para ajudar o docente a detectar as relações sociais entre os discentes, impedindo assim a identificação de grupos. Além disso, existe nos AVAs também uma deficiência em dar suporte à criação de grupos. Nesse sentido, as Trilhas de Aprendizagem (TAs) podem ser recursos para sugerir grupos de aprendizes. No contexto deste artigo, o termo TA é a trajetória percorrida pelo aluno, durante a sua interação com o AVA Moodle [2], sendo representada na forma de grafo. O uso de TAs é promissora porque mostra os caminhos percorridos pelos alunos nos AVAs, o que possibilita sugerir grupos baseados nessas interações, pois realizar grupos na modalidade EAD é realmente uma tarefa desafiadora para o docente. No geral, nessa modalidade, os alunos só possuem 20% do contato presencial entre si e com o docente, dificultando estabelecer critérios para realizar agrupamentos. Diante deste contexto, neste artigo é proposta uma ferramenta para formação de grupos em atividades colaborativas, por meio dos dados extraídos dos grafos das TAs, para auxiliar o docente no processo de ensino-aprendizagem. O nosso mecanismo dá ênfase à formação dos grupos aplicando o algoritmo K-Means, que é utilizado com três métricas de similaridade, que são as distâncias: Euclidiana, Manhattan e Cosseno, usando os atributos (média de acesso de vértices, quantidade, dispersão e variâncias das arestas padrão, avanço e retorno e id do aluno) obtidos por meio dos dados extraídos das TAs. Os dados foram analisados e, em seguida, transformados e organizados em atributos para a realização dos experimentos iniciais de formação de grupos. Para realizar as análises e seleção dos atributos mais relevantes, o arquivo foi executado em uma ferramenta externa. Em seguida, uma ferramenta foi desenvolvida no formato de plugin chamado Moodle-Cluster (M-Cluster) que analisa os atributos descritos pelo passo anterior e sugere a formação dos grupos. Foram aplicados questionários e realizadas reuniões com os docentes (especialistas) para validar os resultados. Nos experimentos, o M-Cluster usou os atributos e os classificou com o K-Means, obtendo três resultados de agrupamentos, um para cada métrica. O docente escolhe dentre as sugestões geradas e disponibiliza uma delas aos estudantes para eles escolherem seus parceiros dentro do cluster, assim formando os grupos. Esses grupos sugeridos pela ferramenta foram validados e visualizados pelo docente, a partir de duas representações, uma descritiva e outra visual por meio de gráficos de bolhas. Para validar os grupos sugeridos, foram realizadas duas atividades na disciplina, na primeira atividade, os estudantes escolheram seus parceiros de grupo e na segunda, os grupos foram formados de acordo com as sugestões da ferramenta. Nossos experimentos mostram que, de acordo com os docentes especialistas, a ferramenta obteve resultados satisfatórios onde 75% dos alunos igualaram ou melhoraram as notas em relação as alcançadas na primeira atividade. Foi constatado também, que do total de grupos formados, 30% foram grupos idênticos a primeira formação e que para 75% destes, as notas aumentaram em relação a primeira atividade.