Arquitetura para análise de aprendizagem no uso de laboratórios remotos

Abstract

A evolução das Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) nos últimos anos tem gerado impacto nas mais diversas áreas e acarretado grandes transformações no cotidiano atual. Na área de mediação à distância, o processo de avaliação da aprendizagem ainda carece de técnicas precisas de acompanhamento e análise. Assim, este trabalho apresenta uma arquitetura com foco na análise da aprendizagem de alunos em uso de laboratórios remotos, suportado por um sistema de detecção de erros. Para o desenvolvimento deste trabalho utilizou-se do laboratório remoto VISIR como objeto de estudos, com base na norma IEEE 1876, e aplicou-se o método Design Science Research (DSR). Através do DSR desenvolveu-se uma situação problema que deu origem a um protótipo envolvendo agentes comuns a uma solução de laboratório remoto. Assim, desenvolveu-se cenários de aprendizagem que corroboram para a personalização da aprendizagem. Como contribuições deste trabalho, tem-se uma solução que define a capacidade de integrar sistemas de detecção de erros junto ao processo de avaliação do aprendizado no uso de laboratórios remotos de forma individualizada, sendo este processo etapa crítica no desenvolvimento de novos conhecimentos e ampliação de resultados futuros.

Abstract: The evolution of Information and Communication Technologies (ICTs) in recent years, has resulted in major changes impacting on the most diverse areas. On distance mediation, the assessment process suffers from a lack of technics. Thus, this work presents an architecture focused on the analysis of learning in the use of remote laboratories supported by an error detection system. For the development of this work, the VISIR remote laboratory was used as an object of studies based on the IEEE 1876 standard, the development of this work took place through the use of Design Science Research (DSR) as a method. Through the DSR, a problem situation was developed to raise a prototype involving common agents in a remote laboratory solution. In this sense, learning scenarios were developed aiming to corroborate for the learning personalization. As this work contributions, it has a solution that is capable to integrate errors detection using the learning assessment process through the remote laboratories usage process in an individualized way, being this process a critical step on the development of new discoveries and future implications.