Utilização de ontologias para a gestão de dados educacionais: Caso de estudo Learning Scorecard

Abstract

O Learning Scorecard (LS) é uma plataforma de gestão de desempenho, que proporciona aos alunos e docentes do Ensino Superior um ambiente analítico para a monitorização do desempenho dos primeiros numa unidade curricular (UC), valorizando a sua experiência de aprendizagem. O LS já passou por quatro versões anteriores, contudo, estas apresentavam código pouco modular e fracamente escalável, entre outros fatores, que impediam a adição de novas funcionalidades bem como condicionavam a utilização da plataforma num ambiente real com muitos alunos. Estas limitações motivaram esta dissertação para não só refazer integralmente toda a plataforma, aproveitando conceitos desenvolvidos nas versões anteriores, como também implementar novas funcionalidades ao criar e integrar uma ontologia que serve de base para adicionar ainda mais conhecimento à plataforma. Inicialmente, desenvolvemos as funcionalidades base do LS num novo ambiente tecnológico, seguidas pela criação da ontologia que, para além do referido anteriormente, é utilizada para mapear os conteúdos lecionados com os componentes de avaliação bem como a avaliação da dificuldade sentida pelos alunos nesses mesmos conteúdos. A validação foi realizada com um questionário a 75 alunos inscritos no Ensino Superior que incidiu sobre os hábitos académicos dos alunos e sobre a validação das novas funcionalidades, relativamente à sua utilidade e intenção dos alunos em utilizar frequentemente as novas funcionalidades. 93% dos alunos inquiridos concordam que as novas funcionalidades promovem a sua experiência de aprendizagem. Relativamente à intenção de utilização da plataforma, 70% dos alunos referiram que utilizariam frequentemente a plataforma para estudar (49% frequentemente e 21% muito frequentemente).

Learning Scorecard (LS) is a performance management platform that provides higher education students and teachers with an analytical environment for monitoring their performance in a unit course (UC), enhancing their learning experience. LS has already gone through four previous versions, however, these had less modular and poorly scalable code, among other factors, which prevented the addition of new features and conditioned the use of the platform in a real environment with many students. These limitations motivated this dissertation to not only fully remake the entire platform, taking advantage of concepts developed in previous versions, but also to implement new features by creating and integrating an ontology as a basis for adding even more knowledge to the platform. Initially, we developed the LS basic functionalities in a new technological environment, followed by the creation of the ontology which, in addition to the above, is used to map the contents taught with the assessment components as well as the assessment of the difficulty felt by students in those same contents. The validation was performed with a quiz to 75 students enrolled in Higher Education that focused on the students' academic habits and on the validation of the new functionalities, regarding their usefulness and the students' intention to frequently use the new functionalities. 93% of the surveyed students agree that these functionalities promote their learning experience. Regarding the intention to use the platform, 70% of the students stated that they would frequently use the platform to study (49% frequently and 21% very frequently).