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| A. Ciências Exatas e da Terra - 5. Matemática - 5. Probabilidade e Estatística | ||
| INTERPRETAÇÃO ESTATÍSTICA DE RESULTADOS ACADÊMICOS | ||
| Jefersson Alex dos Santos 1 (jefersson@uems.br), João Paulo da Silva 1, Bruna Coimbra Perboni 1 e Odival Faccenda 1 | ||
| (1. Ciência da Computação, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul - UEMS) | ||
| INTRODUÇÃO:
As secretarias dos estabelecimentos de ensino fundamental, médio e superior armazenam uma grande quantidade de informações que, em geral, são pouco utilizadas. Nesta área os processos avaliativos ainda são bastante manuais. As poucas pessoas que utilizam programas de análise estão sujeitas a erros, devido a anotações ou digitação manual de dados. Mesmo assim, há uma necessidade de disponibilizar relatórios a qualquer momento para subsidiar as atividades didático-pedagógicas; armazenamento digital das análises e da modernização e informatização dos processos avaliativos. A aquisição de relatórios dessa natureza subsidia docentes na utilização dos instrumentos (medidas) de avaliação, possibilitando comparar e relacionar hipóteses. Portanto, o objetivo desse trabalho é desenvolver um software coletor de dados em tempo real com Controle Estatístico do Processo Avaliativo. |
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| METODOLOGIA:
Para o desenvolvimento do projeto foram utilizados computadores do laboratório de informática da Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Para a execução do projeto, optou-se pela plataforma Java, da Sun Microsystems, por ser uma linguagem de programação segura, possuir poderosas API’s e ser multiplataforma. A versão do kit Java foi a 1.4.1_02 e as ferramentas de desenvolvimento foram o Eclipse 3.0 e o Net Beans 3.6. A construção do aplicativo necessitou de API’s, como o JDBC e o Java2D, adotadas para a comunicação com banco de dados e implementação dos gráficos estatísticos do software, respectivamente. A análise dos dados foi construída sobre três aspectos teóricos: o teste de normalidade, o de assimetria e o de heterogeneidade. Para averiguar a normalidade utilizamos o teste do Qui-Quadrado. Amostras com menos de 50 elementos foram testadas pelo método desenvolvido por Kolmogorov-Smirnov, uma vez que o primeiro, por agrupar dados, apresenta resultados nem sempre satisfatórios. A assimetria e a heterogeneidade foram investigadas através dos testes de Fisher. Foram aplicados resultados de avaliação de diferentes disciplinas do curso de computação da UEMS. O programa pode simular entrada de notas de um banco de dados através de arquivos. As notas provenientes de banco de dados ou de arquivo são apresentadas em tabelas e gráficos estatísticos (histograma ou polígono de freqüência) para a visualização, e submetidas a cálculos para análises interpretativas. |
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| RESULTADOS:
Em sua versão atual, o programa realiza coleta das notas em banco de dados ou arquivo e agrupa-as em classes onde são extraídos diversos coeficientes. Posteriormente, é aplicado o teste de normalidade, quando positivo, indicará que a avaliação geradora das notas analisadas foi bem sucedida. Porém, mesmo uma distribuição considerada não normal pode apresentar resultados satisfatórios. Este problema foi resolvido com a análise de assimetria. Com esta análise o software identifica vícios, tais como um número demasiado de questões difíceis ou fáceis. Dessa forma, com um nível de significância de 5%, é possível dizer se uma prova descriminou razoavelmente os alunos. Toda essa análise sobre as notas de um grupo de alunos é mostrada em um relatório com display interpretativo, gráfico de polígonos, histograma, dados técnicos e uma tabela de distribuição de freqüências. A tabela possui a freqüência, o percentual e os limites inferior e superior de cada classe. O programa permite a visualização de mais de uma análise na mesma tela, possibilitando a comparação entre elas. A distribuição de freqüência gerada é feita por padrões estatísticos, porém, em alguns casos pode ser interessante alterar o número ou até mesmo os limites das classes. Um exemplo clássico disso é quando se deseja visualizar a distribuição de notas de zero a dez. O software permite essas alterações. |
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| CONCLUSÕES:
O software é capaz de determinar a distribuição de freqüência dos resultados das provas e apresentar as medidas estatísticas com interpretação das avaliações, com um grau de confiança satisfatório. Propicia também um modelo de relatório automatizado para subsidiar as coordenações dos referidos cursos no acompanhamento didático pedagógico, bem como oferece ao professor subsídio para testar se o instrumento metodológico utilizado, para avaliar a turma, está aferido. |
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| Trabalho de Iniciação Científica | ||
| Palavras-chave: Controle de Processos Avaliativos; Mineração de dados; Software Estatístico em Java. | ||
| Anais da 57ª Reunião Anual da SBPC - Fortaleza, CE - Julho/2005 |