ANALYTICS E AMBIENTES VIRTUAIS NA EDUCAÇÃO - 30hs - 6 de 10

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04/05/2020 Atividade: ANALYTICS E AMBIENTES VIRTUAIS NA EDUCAÇÃO
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Atividade
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MANTIDO Tentativa 4 9 minutos 6 de 10
MAIS RECENTE Tentativa 4 9 minutos 6 de 10
Tentativa 3 5 minutos 5 de 10
Tentativa 2 7 minutos 2 de 10
Tentativa 1 2 minutos 2 de 10
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0 / 1 ptsPergunta 1IncorretaIncorreta
A definição de Learning Analytics realizada na 1ª Conferência
Learning Analytics and Knowledge (LAK) em 2011 em Alberta no
Canadá é apresentada abaixo:
 “Learning Analytics é a medição, coleta, análise e comunicação de
dados sobre alunos e seus contextos, para fins de compreensão e
otimização da aprendizagem e dos ambientes em que ela ocorre."
Considerando essa definição e os termos análise, comunicação e
dados da tabela abaixo.
Termo Característica/Significado
A – Análise I – permite compartilhar com os alunos
o que aprendemos, a partir dos dados
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trilhados por eles nos ambientes,
ajudando-os a melhor compreender a
sua situação no curso, a navegar de
forma consciente e interagir no
ambiente educacional para melhorar a
sua aprendizagem.
 
B – Comunicação II – são qualquer coisa que pode ser
medida. Porém, não têm que ser
necessariamente quantificável e pode
incluir, por exemplo, texto, imagem e
vídeo.
 
C - Dados 
III – envolve técnicas e algoritmos que
realizam a manipulação, inferência e
processamento de grande quantidade
de dados coletados e nos ajuda a
compreender como está o andamento
da situação dos alunos.
 
Assinale a alternativa com a correspondência correta entre os termos e
a sua característica ou significado no contexto da Learning Analytics.
 A – III; B – II; C – I. 
 A – II; B – III; C – I. 
 A – I; B – II; C – III. 
 A – III; B – I; C – II. 
 A – II; B – I; C – III. 
0 / 1 ptsPergunta 2IncorretaIncorreta
Considerando o estudado sobre as áreas de Learning Analytics (LA) e
Educational Data Mining (EDM) e as afirmações abaixo:
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I – LA e EDM podem ter finalidades semelhantes, porém, os métodos
adotados para alcançar os objetivos têm diferenças.
II – EDM está relacionada com o desenvolvimento de métodos para
análise de dados de aprendizagem, enquanto a área de LA está
relacionada com o uso desses dados para a melhoria do processo de
aprendizagem.
III – As técnicas utilizadas para LA podem ser bastante diferentes
daquelas utilizadas em EDM. EDM se concentra basicamente na
aplicação de técnicas típicas de mineração de dados, enquanto LA
inclui ainda outros métodos, tais como ferramentas estatísticas e de
visualização ou técnicas de análise de redes sociais, e na aplicação
prática deles para estudar a sua eficácia real sobre a melhoria do
ensino e da aprendizagem.
Assinale a alternativa que identifique corretamente se a afirmação é
verdadeira (V) ou falsa (F).
 I – V; II – V; III – F. 
 I - V; II – V; III – F. 
 I – V; II – V; III – V. 
 I - F; II – F; III – F. 
 I - V; II - F; III – V. 
1 / 1 ptsPergunta 3
A definição de Learning Analytics realizada na 1ª Conferência
Learning Analytics and Knowledge (LAK), em 2011, em Alberta no
Canadá, é apresentada abaixo:
 “Learning Analytics é a medição, coleta, análise e comunicação de
dados sobre alunos e seus contextos, para fins de compreensão e
otimização da aprendizagem e dos ambientes em que ela ocorre."
Considerando essa definição e os termos coleta, contextos e alunos
da tabela abaixo.
Termo Característica/Significado
A – Coleta I – são aqueles que estão preocupados
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com a aprendizagem.
 
B – Contextos II – é realizada pelas Tecnologias de
Informação e Comunicação
 
C – Alunos 
III – corresponde ao estudo
personalizado e indica que cada aluno
em cada ambiente é único e a
educação, para ser eficaz, deve se
esforçar para ser sensível e responsivo
a essa diferença.
 
Assinale a alternativa com a correspondência correta entre os termos e
a sua característica ou significado no contexto da Learning Analytics.
 A – I; B – II; C – III. 
 A – III; B – I; C – II. 
 A – II; B – I; C – III. 
 A – II; B – III; C – I. 
 A – III; B – II; C – I. 
A coleta é realizada pelas Tecnologias de Informação e
Comunicação (TIC). O contexto corresponde ao estudo
personalizado e indica que cada aluno em cada ambiente é
único e a educação (ou o local na qual ela se dá), para ser
eficaz, deve se esforçar para ser sensível e responsivo a essa
diferença.
Alunos são aqueles que estão preocupados com o ensino e a
aprendizagem.
1 / 1 ptsPergunta 4
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Historicamente, Learning Analytics (LA) começou com um grupo de
pesquisadores relacionados à educação digital que se uniram em um
esforço para apoiar o seu surgimento como um movimento
internacional, criaram a organização profissional Society for Learning
Analytics Research (SOLAR) e fizeram a primeira conferência Learning
Analytics and Knowledge (LAK). Assinale a alternativa que indica o
ano e o país no qual ocorreu a primeira conferência de LAK.
 2013 – Reino Unido.
 2011 – Estados Unidos.
 2010 – Estados Unidos.
 2011 – Canadá.
 2012 – Canadá.
Historicamente, a Learning Analytics começou em meados de
2010 com um grupo de pesquisadores relacionados à educação
digital que se uniram em um esforço para apoiar o seu
surgimento como um movimento internacional, criaram a
organização profissional Society for Learning Analytics
Research (SOLAR) e fizeram a primeira conferência Learning
Analytics and Knowledge (LAK), no ano de 2011, em Alberta no
Canadá.
0 / 1 ptsPergunta 5IncorretaIncorreta
Considerando as áreas que contribuem para as práticas e técnicas de
Learning Analytics:
Nome da Área Definição
A - Aprendizagem
Adaptativa
 I - Baseado em uma situação de
ensino real, professores e alunos
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Personalizada investigam sistematicamente
questões decorrentes das pesquisas,
considerando a ação e reflexão
correlata. Por meio de ciclos
iterativos de ação, percepção e
avaliação, o ensino pode ser
regularmente ajustado às
necessidades de todos os alunos.
 
B - Web Analytics II - indica automaticamente aos
alunos os próximos passos a serem
seguidos a partir de um material de
ensino e de suas necessidades
individuais, ou para apoiá-los em
suas decisões, recomendando
diferentes opções a partir de suas
preferências.
 
C - Action Research III - É o processo de coleta, análise e
apresentação de informações de uso
de um site da Internet deixadas por
visitantes e clientes.
 
Associe os nomes dessas áreas com suas respectivas definições,
apresentadas na tabela acima, e assinale a alternativa que
corresponde à associação correta.A – II; B – I; C – III. 
 A – III; B – I; C – II. 
 A – III; B – II; C – I. 
 A – I; B – III; C – II. 
 A – II; B – III; C – I. 
1 / 1 ptsPergunta 6
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Considerando as afirmações abaixo:
I - LA não tem muito a ver com os dados, nem com a forma de fazer os
dados brutos terem sentido em termos da experiência, comportamento
e conhecimento do aluno.
II - Mineração de dados pode ser definida como o processo de
descobrir padrões úteis ou conhecimento a partir de fontes de dados,
como bases de dados, textos, imagens, web.
III - Os métodos de mineração de dados podem ser classificados em
três categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não
supervisionado e regras de associação.
Assinale a alternativa que identifique corretamente se a afirmação é
verdadeira (V) ou falsa (F):
 I - V; II - V; III - F. 
 I - F; II - F; III - F. 
 I - F; II - F; III - V. 
 I - F; II - V; III - F. 
 I - F; II - V; III - V. 
A afirmação I é falsa, pois como destaca D'Aquin et al. (2014),
LA tem muito a ver com os dados, e a maneira de fazer os
dados brutos terem sentido em termos da experiência,
comportamento e conhecimento do aluno.
As afirmações II e III são verdadeiras, visto que Liu (2006, apud
CHATTI et al., 2012, p.11) define mineração de dados como o
processo de descobrir padrões úteis ou conhecimento a partir
de fontes de dados, como bases de dados, textos, imagens,
web, e sugere que os métodos de mineração de dados podem
ser classificados em três categorias: aprendizado
supervisionado, que trata de classificação e predição,
aprendizado não supervisionado, ou clustering (agregação) e
mineração de regras de associação.
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1 / 1 ptsPergunta 7
Considerando a representação dos processos de Learning Analytics,
proposto por Elias (2011), e as suas etapas: capturar, selecionar,
agregar, predizer, refinar, usar, compartilhar.
Etapas Processos
A - Capturar e
selecionar
 I - Processamento da Informação
 
B - Agregar e
predizer
 II - Aplicação do Conhecimento
 
C - Refinar e usar III - Dados
 
Relacione as etapas da coluna esquerda aos processos da coluna
direita e assinale a alternativa correta.
 A - I; B - II; C - III. 
 A - III; B - I; C - II. 
 A - III; B - II; C - I. 
 A - II; B - III; C - I. 
 A - II; B - I; C - III. 
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Baseado na figura adaptada de (ELIAS, 2011, p. 17, tradução
nossa) abaixo, observa-se que capturar e selecionar fazem
parte dos dados; agregar e predizer estão inseridos no
Processamento da Informação; e refinar e usar são alocados na
Aplicação do Conhecimento.
1 / 1 ptsPergunta 8
Liu (2006, apud CHATTI et al., 2012, p.11) sugere que os
métodos de mineração de dados podem ser classificados em três
categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não
supervisionado e regras de associação.
 
Categorias Característica
A – Aprendizado
supervisionado
 I – Trata da análise dos atributos e
geração de regras a partir de padrões
e associações entre os atributos,
indicando elementos que implicam na
presença de outros atributos em uma
mesma transação, representando
padrões.
 
B – Aprendizado não
supervisionado
 
II – Trabalha com suposição de que
determinado objeto pertence a algum
agrupamento e procura por padrões
em um conjunto de dados não
rotulado para classificar os objetos.
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C – Regras de
associação
 III – Os especialistas de domínio
examinam e rotulam uma amostra
dos dados utilizada para treinamento
da técnica de mineração com o
objetivo de reconhecer e classificar
os demais conjuntos de dados de
acordo com o conhecimento
adquirido nesse treinamento.
 
Relacione as categorias que constam na coluna da esquerda às suas
características da coluna da direita e assinale a alternativa correta.
 A - I; B - II; C - III. 
 A - III; B - I; C - II. 
 A - III; B - II; C - I.
 A - II; B - III; C - I. 
 A - II; B - I; C - III. 
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Nos métodos de aprendizado supervisionado, os especialistas
de domínio (no nosso caso, os especialistas na área de
educação) examinam e rotulam uma amostra dos dados (por
exemplo, o rótulo poderia ser o tempo estimado de estudo em
um recurso do curso pelo estudante) utilizada para treinamento
da técnica de mineração e, esta, por sua vez, tem o objetivo de
reconhecer e classificar os demais conjuntos de dados de
acordo com o conhecimento adquirido na seção de treinamento
(HAN; KAMBER, 2011).
O método não supervisionado trabalha com suposição de que
determinado objeto pertence a algum agrupamento e procura
por padrões em um conjunto de dados não rotulado para
classificar os objetos (HAN; KAMBER, 2011).
A mineração de regras de associação, por sua vez, trata da
análise dos atributos e geração de regras a partir de padrões e
associações entre os atributos, indicando elementos que
implicam na presença de outros atributos em uma mesma
transação, representando padrões.
0 / 1 ptsPergunta 9IncorretaIncorreta
Considerando os sistemas de aprendizagem adaptativos e alguns de
seus termos:
 
Termos Características
A – Sistema de
Aprendizagem
Adaptativo e
Inteligente
 I – refere-se à funcionalidade do
sistema fornecer, automaticamente,
diferentes experiências de
aprendizagem para alunos com
diferentes características e
necessidades.
 
B – Adaptativo 
II – visa proporcionar aos alunos um
ambiente que se adapta, de forma
inteligente, ás suas necessidades,
apresentando informações
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adequadas, material de
aprendizagem, oferecendo retorno e
recomendações com base em suas
características e situação individuais,
e, por esse fato, ajudam a apoiar os
alunos e tornam a aprendizagem mais
fácil.
 
C – Inteligente III – significa que os sistemas utilizam
técnicas de inteligência artificial, a fim
de dar suporte às necessidades dos
alunos, identificando as suas
características e/ou situação.
 
Relacione os termos que constam na coluna da esquerda às suas
características da coluna da direita e assinale a alternativa correta.
 A – II; B – I; C - III. 
 A – I; B – II; C - III. 
 A – III; B – II; C - I. 
 A – II; B – III; C - I. 
 A – III; B – I; C - II. 
1 / 1 ptsPergunta 10
Considerando as afirmações abaixo relativo a Mobile Learning ou M-
Learning:
I - Aprendizagem móvel pode proporcionar aos alunos um
maximizador na autonomia da aprendizagem, e também pode fornecer
aos instrutores e administradores de educação um ensino e métodos
de gestão mais flexíveis.
II – A aprendizagem móvel é uma realidade, mas não representa a
direção para o desenvolvimento futuro da educação a distância.
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III – Aplicações para m-learning não precisam considerar a usabilidade
e a simplicidade para o seu sucesso e aceitação.
Assinale a alternativa que identifique corretamente se a afirmação é
verdadeira (V) ou falsa (F):
 I – V; II – V; III - F. 
 I – F; II – V; III - F. 
 I – V; II – F; III - V. 
 I – F; II – F; III - F. 
 I – V; II – F; III - F. 
A afirmação I é verdadeira, visto que a aprendizagem móvel
pode proporcionar aos alunos um maximizador na autonomia
da aprendizagem, e também pode fornecer aos instrutores e
administradores de educação um ensino e métodos de gestão
maisflexíveis.
A afirmação II é falsa, pois o segundo Jiugen, Ruonan e
Jianmin (2010), a aprendizagem móvel é uma combinação de
tecnologia de computação móvel e as tecnologias digitais de
aprendizagem, que representa a direção do desenvolvimento
da educação a distância no futuro.
A afirmação III é falsa, pois para o sucesso da implementação e
aceitação de aplicações para m-learning devem ser
considerados a usabilidade e a simplicidade.
Pontuação do teste: 6 de 10