LÓGICA FUZZY NA AVALIAÇÃO DIAGNÓSTICA DE CONHECIMENTOS MATEMÁTICOS

  • Patrícia Takaki
  • Márcio Matias
  • Iuri Galdino
  • Matheus Honorato
  • Hamilton Gomes

Resumo




Este trabalho está inserido na temática da Inteligência Artificial Aplicada à Educação ao utilizar a lógica fuzzy em um contexto educacional. Objetivou-se diagnosticar os conhecimentos matemáticos de alunos ingressantes em dois cursos superiores de uma instituição de ensino superior pública. A modelagem do sistema proposto considerou a perspectiva da avaliação diagnóstica, a Matriz de Referência do ENEM e a Teoria de Resposta ao Item. As entradas foram o desempenho do aluno num teste com vinte e uma questões objetivas elaboradas por um especialista em educação matemática e dois parâmetros estimados pela TRI (probabilidade do acerto casual e grau de complexidade da questão) para estas questões. O sistema foi desenvolvido em JAVA com a biblioteca jFuzzyLogic. Cinquenta e quatro alunos realizaram o teste. Os resultados obtidos foram avaliados pelo especialista e comparados com os escores brutos. Eles demostraram que o modelo elaborado foi capaz de inferir adequadamente os diferentes estados cognitivos dos alunos no momento da avaliação diagnóstica com maior precisão. Isso permite que decisões pedagógicas sejam tomadas levando-se em consideração informações mais detalhadas do aluno, não capturadas pelos escores brutos de acertos e erros.




Publicado
2020-08-28
Como Citar
TAKAKI, Patrícia et al. LÓGICA FUZZY NA AVALIAÇÃO DIAGNÓSTICA DE CONHECIMENTOS MATEMÁTICOS. Anais do CIET:EnPED:2020 - (Congresso Internacional de Educação e Tecnologias | Encontro de Pesquisadores em Educação a Distância), São Carlos, ago. 2020. ISSN 2316-8722. Disponível em: <https://cietenped.ufscar.br/submissao/index.php/2020/article/view/1247>. Acesso em: 12 jun. 2024.
Seção
CIET:EnPED:2020 - Políticas e gestão por meio de/para o uso de TDIC