文章基本信息

标题：Determination of an Optimal Sample Size for Student Performance Analysis in Ubiquitous Learning Environments
本地全文：下载
作者：Taffarel Brant-Ribeiro ; Renan Gonçalves Cattelan
期刊名称：Revista Brasileira de Informática na Educação
印刷版ISSN：1414-5685
出版年度：2016
卷号：24
期号：03
页码：86
语种：Portuguese
出版社：Revista Brasileira de Informática na Educação
摘要：Dispositivos computacionais se tornaram elementos onipresentes que passaram a fazer parte do cotidiano humano. Este paradigma atual de interatividade é denominado Computação Ubíqua e seu emprego no âmbito acadêmico permite automatizar atividades pedagógicas por meio da criação e implementação de Ambientes Educacionais Ubíquos. Na literatura, há diversos trabalhos que analisam estas tecnologias; no entanto eles focam unicamente em realizar pesquisas para concluir se a utilização de novas ferramentas gera melhorias em variáveis observadas, não dedicando-se também em analisar inicialmente se o tamanho das amostras utilizadas é robusto o suficiente para garantir confiabilidade nos resultados alcançados. Tais análises podem resultar em informações inexatas, devido à falta de precisão experimental dos métodos empregados nos estudos. Diversos fatores influenciam a precisão e confiabilidade experimentais, dentre eles a heterogeneidade do material experimental sob análise. Para se reduzir o erro experimental, é indispensável utilizar amostras com dimensões adequadas e capazes de compreender as características das populações observadas. Neste contexto, esta pesquisa determinou um tamanho ótimo amostral de 25 indivíduos para a análise do desempenho de estudantes que não utilizam tecnologias educacionais e de 20 alunos para turmas que possuem contato com ferramentas educacionais durante os semestres letivos. Tais resultados se mostram relevantes para pesquisas que fazem uso de fatores humanos em suas análises, pois demonstram que amostras com quantidades reduzidas de observações mostram-se capazes de compreender uma fatia relevante do comportamento das variáveis sob investigação.
关键词：Tamanho Ótimo de Amostra;Learning Analytics;Ambientes Educacionais Ubíquos;Computação Ubíqua;Optimal Sample Size;Learning Analytics;Ubiquitous Learning Environments;Ubiquitous Computing