Defesa de Qualificação ao Mestrado – Renan Figueira Grion

RESUMO

A expansão da Educação a Distância ampliou o acesso ao ensino, mas ainda enfrenta desafios relacionados à limitada personalização dos percursos formativos. Nesse contexto, sistemas adaptativos educacionais baseados em Inteligência Artificial têm se destacado como alternativas para ajustar conteúdos, estratégias pedagógicas e níveis de apoio às necessidades individuais dos estudantes. Contudo, a literatura recente aponta lacunas relacionadas à integração articulada de diferentes dimensões da aprendizagem e à escassez de modelos replicáveis e alinhados a práticas de ciência aberta. Esta dissertação investiga o desenvolvimento, a aplicação e a avaliação de um sistema adaptativo educacional que personaliza trilhas de aprendizagem a partir da combinação de indicadores de múltiplas dimensões da aprendizagem, direcionando os estudantes para percursos de Reforço, Regular ou Desafio, de modo a equilibrar suporte pedagógico e progressão conceitual. A pesquisa adota uma abordagem de métodos mistos, fundamentada em um mapeamento sistemático da literatura, na implementação do sistema adaptativo e na análise quantitativa e qualitativa dos dados, com apoio de técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados educacionais. Como resultados parciais, foram obtidos um mapeamento sistemático sobre sistemas adaptativos na educação e a implementação e avaliação de um curso de Robótica com Arduino, cujas análises indicam progressões de aprendizagem mais consistentes entre estudantes com diferentes perfis de desempenho, além de percepções positivas quanto à experiência de uso do sistema. Espera-se que a ampliação da aplicação do modelo em cursos a distância permita aprofundar a análise de seu impacto em diferentes perfis de estudantes e contextos educacionais, contribuindo para o avanço de sistemas adaptativos educacionais baseados na combinação de dimensões da aprendizagem.

Palavras-chave: Sistemas adaptativos educacionais; Dimensões da aprendizagem; Aprendizado de máquina; Educação a distância; Mineração de dados educacionais.