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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40513| Título: | Desenvolvimento de software para geração de métricas de desempenho e engajamento em AVAs via xAPI |
| Título(s) alternativo(s): | Development of software for generating assessment and engagement metrics in virtual learning environments using xAPI |
| Autor(es): | Garcia, Danilo Balman Wanner, Rafael Machado |
| Orientador(es): | Silva, Marco Aurélio Graciotto |
| Palavras-chave: | Ambientes virtuais compartilhados Desempenho - Avaliação Aprendizagem Software - Desenvolvimento Shared virtual environments Performance - Evaluation Learning Computer software - Development |
| Data do documento: | 10-Dez-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | GARCIA, Danilo Balman; WANNER, Rafael Machado. Desenvolvimento de software para geração de métricas de desempenho e engajamento em AVAs via xAPI. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2025. |
| Resumo: | O cenário educacional contemporâneo, impulsionado pela expansão dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) como o Moodle (um Sistema de Gestão de Aprendizagem - LMS), demanda abordagens avançadas para a avaliação do desempenho e engajamento dos aprendizes. Este trabalho explora a integração de tecnologias e métricas para proporcionar uma compreensão holística das experiências de aprendizagem, formais e informais, online e offline. A especificação xAPI (Experience API) surge como um padrão técnico moderno para rastrear e registrar diversas formas de experiências de aprendizagem, facilitando a compreensão e comparação de resultados independentemente do contexto ou plataforma. Complementarmente, o Learning Record Store (LRS) atua como o repositório centralizado para essas Declarações xAPI imutáveis, garantindo a interoperabilidade e a disponibilidade dos dados para análise. A ponte entre o Moodle e o ecossistema xAPI é estabelecida pelo Logstore xAPI, um plugin que converte os eventos de log do Moodle em Declarações xAPI padronizadas e as envia para um LRS. Para aprofundar a avaliação do desempenho, são abordadas métricas propostas por Leitão (2017), que incluem Pontuação, Nível de Confusão, Tempo de Resposta, Nível de Desordem e Nível de Compreensão, focando na performance em questionários avaliativos. Adicionalmente, são apresentadas as métricas de engajamento de Li et al. (2021), como Visualizações por Objeto de Conteúdo, Tempo Total Gasto em Visitas Reais, Porcentagem do Curso Acessado, Porcentagem de Feedback Lido e Tentativas por Questionário, que quantificam a interação do estudante com o LMS. A combinação dessas perspectivas metodológicas e tecnologias permite uma análise granular do comportamento do aprendiz, fornecendo insights valiosos para educadores. Ao transcender as limitações dos sistemas de registro tradicionais, esta integração viabiliza diagnósticos mais precisos, a identificação de padrões de aprendizagem, e o embasamento para estratégias pedagógicas mais personalizadas e eficazes, promovendo o sucesso acadêmico em ambientes de aprendizagem distribuídos. O software desenvolvido neste trabalho de conclusão de curso está disponível em https://github.com/utfpr-cm-dacom-bcc/learning-analytics. |
| Abstract: | The contemporary educational scenario, driven by the expansion of Virtual Learning Environments (VLEs) such as Moodle (a Learning Management System - LMS), demands advanced approaches for evaluating learner performance and engagement. This work explores the integration of technologies and metrics to provide a holistic understanding of learning experiences, both formal and informal, online and offline. The xAPI (Experience API) specification emerges as a modern technical standard for tracking and recording various forms of learning experiences, facilitating the understanding and comparison of results regardless of context or platform. Complementarily, the Learning Record Store (LRS) acts as the centralized repository for these immutable xAPI Statements, ensuring the interoperability and availability of data for analysis. The bridge between Moodle and the xAPI ecosystem is established by the Logstore xAPI, a plugin that converts Moodle log events into standardized xAPI Statements and sends them to an LRS. To deepen the performance evaluation, metrics proposed by Leitão (2017) are addressed, which include Score, Confusion Level, Response Time, Disorder Level, and Comprehension Level, focusing on performance in assessment quizzes. Additionally, the engagement metrics from Li et al. (2021) are presented, such as Views per Content Object, Total Time Spent on Real Visits, Percentage of Course Accessed, Percentage of Feedback Read, and Attempts per Quiz, which quantify student interaction with the LMS. The combination of these methodological perspectives and technologies allows for a granular analysis of learner behavior, providing valuable insights for educators. By transcending the limitations of traditional recording systems, this integration enables more accurate diagnoses, the identification of learning patterns, and the foundation for more personalized and effective pedagogical strategies, promoting academic success in distributed learning environments. The software developed for this final course project is available at https://github.com/utfpr-cm-dacom-bcc/learning-analytics. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40513 |
| Aparece nas coleções: | CM - Ciência da Computação |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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