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Title: Análise do impacto da pandemia no desempenho e nível de aprendizado dos alunos do Curso de Ciência da Computação da UFCG.
Other Titles: Analysis of the impact of the pandemic on the performance and learning level of students of the Computer Science Course at UFCG.
???metadata.dc.creator???: VIGOLVINO, Lucas Alves.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GOMES, Herman Martins.
???metadata.dc.contributor.referee1???: ARAÚJO, Eliane Cristina de.
???metadata.dc.contributor.referee2???: MONGIOVI, Melina Mongiovi.
Keywords: Ensino Remoto – Pandemia da COVID-19;Educação a Distância (EaD);Ensino Presencial;Teste t de Student e Teste de Mann-Whitney U;Análise de Variância (ANOVA);Regressão Linear;Clusterização;Remote Teaching – COVID-19 Pandemic;Distance Education (EaD);Analysis of Variance (ANOVA);Linear Regression;Clustering
Issue Date: 17-Nov-2023
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: VIGOLVINO, Lucas Alves. Análise do impacto da pandemia no desempenho e nível de aprendizado dos alunos do Curso de Ciência da Computação da UFCG. 2023. 12 f. Artigo (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2023.
???metadata.dc.description.resumo???: Durante o período da pandemia promovida pelo COVID-19, a Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) realizou quatro períodos letivos de forma remota para continuar as atividades de ensino. Este trabalho analisa o impacto dessa modalidade de ensino e sua influência no desempenho e no nível de aprendizado dos alunos do curso de Ciência da Computação. A pesquisa utilizou dados anonimizados de registro de matrículas de 2013 a 2022, concentrando-se nas disciplinas obrigatórias do curso. Inicialmente, o estudo analisa a evolução das médias das notas dos alunos ao longo dos períodos acadêmicos, destacando um aumento nas médias durante os períodos remotos. Além disso, a análise mostra uma diminuição no número de reprovações durante a pandemia em comparação com os períodos presenciais. O estudo também investiga, no regime remoto, as relações entre as disciplinas e o aproveitamento do aprendizado dos alunos. Utilizando métodos estatísticos, foram identificadas as disciplinas mais afetadas pelo ensino remoto, tanto positivamente quanto negativamente. Disciplinas como Teoria da Computação e Estatística Aplicada mostraram uma queda no desempenho, enquanto Teoria dos Grafos apresentou uma melhoria. Em conclusão, o estudo aponta para um impacto negativo no desempenho dos alunos após o período de ensino remoto, sugerindo que fatores como eventuais irregularidades nas avaliações remotas podem ter contribuído para esse resultado.
Abstract: During the period of the pandemic promoted by COVID-19, the Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) held four academic periods remotely to continue teaching activities. This work analyzes the impact of this teaching modality and its influence on the performance and learning level of Computer Science students. The research used anonymized enrollment registration data from 2013 to 2022, focusing on the course's mandatory subjects. Initially, the study analyzed the evolution of students' average grades throughout academic periods, highlighting an increase in averages during remote periods. Furthermore, the analysis shows a decrease in the number of failures during the pandemic compared to in-person periods. The study also investigates the relationships between subjects and students' enjoyment of remote learning. Using statistical methods, the subjects most affected by remote teaching were identified, both positively and negatively. Subjects such as Teoria da Computação and Estatística Aplicada showed a drop in performance, while Teoria dos Grafos showed an improvement. In conclusion, the study points to a negative impact on student performance after the period of remote teaching, suggesting that factors such as possible irregularities in remote assessments may have contributed to this result.
Keywords: Ensino Remoto – Pandemia da COVID-19
Educação a Distância (EaD)
Ensino Presencial
Teste t de Student e Teste de Mann-Whitney U
Análise de Variância (ANOVA)
Regressão Linear
Clusterização
Remote Teaching – COVID-19 Pandemic
Distance Education (EaD)
Analysis of Variance (ANOVA)
Linear Regression
Clustering
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36819
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