Número do Painel
Autor
Instituição
UFSC
Tipo de Bolsa
PIBIC/CNPq
Orientador
CHRISTIANE ANNELIESE GRESSE VON WANGENHEIM
Depto
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA / INE/CTC
Centro
CENTRO TECNOLOGICO
Laboratório
Grande Área / Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra /Ciências Exatas e da Terra
Sub-área do Conhecimento
Ciência da Computação
Titulo
Plano de trabalho
Resumo

Com a crescente evolução e popularização do uso de tecnologias de Machine Learning no dia a dia, é imperativo que a população geral tenha um entendimento básico sobre como essas tecnologias funcionam, de forma que sua utilização seja melhor aproveitada. Para isso, é importante que o ensino desses conceitos seja feito cedo já na Educação Básica. Com isso, algumas iniciativas surgiram, porém a maioria não possui um modelo de avaliação dessa aprendizagem. Assim, o presente trabalho visa responder a pergunta de pesquisa: Como automatizar a avaliação da aprendizagem de ML nos anos finais do ensino fundamental?. Dessa forma, tem-se como objetivo desenvolver e testar um modelo de análise da aprendizagem de ML na Educação Básica, adotando técnicas de Deep Learning para automatizar o processo. Isso é alcançado por meio da fundamentação teórica dos principais conceitos, uma revisão do estado da arte, e o desenvolvimento do modelo de avaliação, e a sua automatização, e sua integração e avaliação no contexto de um curso da iniciativa Computação na Escola. Dessa forma, espera-se criar uma ferramenta que permite automaticamente avaliar a aprendizagem de Machine Learning do aluno, facilitando o processo, e aumentando a chance de adoção do ensino de computação nas escolas brasileiras.

 

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226172
Palavras-chave
Ensino de computação, Machine Learning, Avaliação, Rubrica
Colaboradores

Pró-Reitoria de Pesquisa(PROPESQ) | Central Telefônica - (48) 3721-9332 | Email - piict@contato.ufsc.br