Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 648
Aluno: Alvaro Magnum Barbosa Neto
Orientador: Prof. Cristiano Coelho de Araujo
Coorientadora: Profa. Patricia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco
Título: TOMADA DE DECISÃO ORIENTADA À MOTIVAÇÃO NA APRENDIZAGEM PARA INOVAÇÃO EM EQUIPES MULTIDISCIPLINARES
Data: 28/11/2024
Hora/Local: 15h – Virtual – Interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Hermano Perrelli de Moura (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Geber Lisboa Ramalho (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Leonardo Augusto Gomez Castillo (UFPE / Departamento de Design)
Prof. André Atanasio Maranhão Almeida (IFPB / Campus Esperança)
Prof. Maria Auxiliadora Soares Padilha (UFPE / Departamento de Ensino e Currículo)
Prof. Charles Andrye Galvao Madeira (UFRN/ Instituto Metrópole Digital)
RESUMO:
Durante a aprendizagem de inovação, estudantes trabalhando em equipes precisam tomar muitas decisões que são inerentes e essenciais aos processos e projetos. No entanto, essas escolhas podem causar desmotivação e desengajamento (D&D), impactando negativamente a equipe. Este trabalho foi pioneiro em identificar as principais causas de D&D na Educação para Inovação (EI). Decisões com baixas expectativas de execução, pouco valorizadas e bastante custosas são fontes primárias de efeitos prejudiciais à aprendizagem e ao time, como atrasos, sobrecarga, notas baixas, resultados insatisfatórios e desistências. Para entender melhor o problema, propor e testar uma solução, foram realizados estudos experimentais com 209 alunos de uma Universidade Federal e 25 alunos de um Instituto Federal. Ferramentas como o EVC (Expectancy-Value-Cost), o AMS (Academic Motivation Scale), o SDI (Self-Determination Index) e o SCEQ (Student Course Engagement Questionnaire) foram usadas para medir a motivação e o engajamento. As conversas das equipes foram analisadas através de uma ferramenta de NLP (Natural Language Processing) e entrevistas semiestruturadas foram conduzidas durante a execução dos projetos, sempre com foco no problema e na solução. O Kappa de Fleiss foi usado para medir a concordância entre os alunos, enquanto o coeficiente de correlação de Pearson avaliou a relação entre os resultados encontrados. Os achados estão em consonância com várias teorias, incluindo a Teoria da Autodeterminação, a Teoria do Conflito da Tomada de Decisão e a Teoria do Engajamento do Aluno. O modelo MO-DM (Motivation-Oriented Decision-Making) foi proposto como solução. Com ele, é possível identificar como os níveis de motivação e engajamento dos estudantes serão impactados a cada decisão, tanto positiva quanto negativamente. Uma decisão de projeto de software como, por exemplo, “Qual linguagem de programação será utilizada?”, passa a ser vista sob uma nova perspectiva: Qual linguagem de programação trará mais impactos positivos na motivação e no engajamento da equipe? Essa visão promove melhores debates e propicia escolhas que considerem, também, esses aspectos. Antecipar desmotivações e desengajamentos permite monitorar e assistir os estudantes mais impactados. Uma ferramenta pública e de código aberto (https://github.com/alvaromagnum/MO-DM e https://mo-dm.azurewebsites.net) foi criada para implementar o modelo, com vídeos de apresentação disponíveis (https://figshare.com/articles/media/MO-DM-Presentation_mp4/20054975 e https://figshare.com/articles/media/MO-DM_Motivation-Oriented_Decision-Making_V2/25377745}). Na prática, a utilização do MO-DM em aumentou a motivação e o engajamento dos estudantes em 9,15% e a motivação intrínseca em 15,59%. Além disso, 82,86% das avaliações foram positivas, com 92,19% de concordância entre os alunos. Houve uma forte relação entre motivação, engajamento e desempenho, com coeficientes de correlação de Pearson superiores a 0,92. Os dados indicam a solidez e a não aleatoriedade dos resultados. O MO-DM tem o potencial de ser aplicado em contextos de trabalho colaborativo, tomada de decisão e preocupação com motivação e engajamento.
Palavras-chave: Motivação/Desmotivação, Engajamento/Desengajamento,
Educação para Inovação, MO-DM, Motivation-Oriented Decision-Making, EVC
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