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DOUGLAS ROSEMANN
SISTEMA TUTOR INTELIGENTE UTILIZANDO REDES
BAYESIANAS - ESTUDO DE CASO DE UMA DISCIPLINA DO
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Itajaí (SC), março de 2015
UNIVERSIDADE DO VALE DO ITAJAÍ
CURSO DE MESTRADO ACADÊMICO EM
COMPUTAÇÃO APLICADA
SISTEMA TUTOR INTELIGENTE UTILIZANDO REDES
BAYESIANAS - ESTUDO DE CASO DE UMA DISCIPLINA DO
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
por
Douglas Rosemann
Dissertação apresentada como requisito parcial à
obtenção do grau de Mestre em Computação
Aplicada.
Orientador: Raimundo Celeste Ghizoni Teive, Dr.
Itajaí (SC), março de 2015
FOLHA DE APROVAÇÃO
SISTEMA TUTOR INTELIGENTE UTILIZANDO REDES
BAYESIANAS - ESTUDO DE CASO DE UMA DISCIPLINA DO
CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Douglas Rosemann
Março / 2015
Orientador: Raimundo Celeste Ghizoni Teive, Dr.
Área de Concentração: Computação Aplicada
Linha de Pesquisa: Inteligência Aplicada
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Decisão Multicritério, Ambiente de Aprendizagem, Sistema
Tutor Inteligente, Redes Bayesianas.
Número de páginas: 207
RESUMO
Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) são desenvolvidos para dar suporte ao
processo de ensino-aprendizagem, tanto em um contexto presencial como a distância. Este processo
ocorre com o aluno interagindo com o ambiente, e o mesmo respondendo de alguma forma. Essa
resposta pode estar ligada á interação do professor como tutor ou por meio de ferramentas inteligentes.
Existem algumas soluções em AVA disponíveis para uso. Um AVA que se destaca por ser de código
aberto é o Moodle, e além disso permite a personalização sobre a estrutura funcional básica. Esta
abertura de personalização permite explorar a aplicação de um Sistema Tutor Inteligente (STI) para
oferecer a possibilidade de embutir técnicas de Inteligência Artificial (IA) e assim oferecer instrução
personalizada. Para isto, o perfil de estudante é considerado uma das referências quando se deseja
tratar a personalização. As características de um estudante como meta, conhecimento e interesse estão
associadas a um conhecimento incerto. Neste sentido, os modelos probabilísticos podem ser avaliados
como opção de personalização. Assim sendo, as Redes Bayesianas (RB) consistem em uma técnica
de IA que efetua modelagem probabilística do conhecimento, de tal modo pode ser aplicada na
educação. Além da personalização, o AVA possui outras informações registradas sobre o estudante
que poderiam ser aplicadas como critérios para mensurar o nível de aprendizado deste aluno e com
base nisto auxiliar o tutor no acompanhamento da evolução dos estudos do aluno. Neste sentido, é
possível explorar a aplicação dos métodos de avaliação multicritério (AM), para quantificação do
nível de aprendizado do estudante. Deste modo, uma parte do o objetivo geral deste trabalho consistiu
em personalizar um AVA associando-o a um STI, que integrado por webservice a uma RB, é
responsável pela indicação de conteúdo programático. A outra parte do objetivo geral, consistiu em
aplicar a AM para avaliar o nível de aprendizado do estudante. Os dados são provenientes do ambiente
que são registrados conforme o aluno interage com o mesmo. O sistema foi desenvolvido para a
disciplina de Estrutura de Dados, considerada uma das disciplinas com maior importância no Curso
de Ciência da Computação. Para a AM são considerados informações de acesso sobre o ambiente e
conteúdo, como também o tempo de execução e nota dos testes. Com o aproveitamento de voluntários
interagindo com o ambiente, foi possível associar as técnicas e atender ao objetivo geral deste
trabalho.
INTELLIGENT TUTOR SYSTEM USING BAYESIAN
NETWORKS - CASE STUDY FROM A DISCIPLINE OF
COMPUTER SCIENCE COURSE
Douglas Rosemann
March / 2015
Advisor: Raimundo Celeste Ghizoni Teive, Dr.
Area of Concentration: Applied Computer Science
Research Line: Applied Intelligence
Keywords: Artificial Intelligence, Multicriteria Decision, Learning Environment, Intelligent Tutoring
System.
Number of pages: 207
ABSTRACT
Virtual Learning Environments (VLE) are developed to support the teaching-learning process,
both in the classroom context and in the distance learning context. This process involves interaction
between the student and the environment, resulting in some form of response on the part of the
student. This response may be linked to the interaction of the teacher as a tutor, or through intelligent
tools. There are some solutions available for use in VLE. One particular VLE is Moodle, which is
open-source, and also allows for customization of the basic functional structure, enabling the
application of an Intelligent Tutor System (ITS) to be explored, offering the possibility of building in
Artificial Intelligence (AI) techniques, in order to provide personalized instruction. For this, the
student profile is considered one of the references when it comes to customization. The characteristics
of a student as a goal, knowledge and interest are associated with uncertain knowledge. In this regard,
probabilistic models can be evaluated as a customization option. Bayesian networks (RB) are an AI
technique that performs probabilistic modeling of knowledge in such a way that it can be applied in
education. In addition to customization, AVA includes other information that is recorded about the
student, and that can be applied as criteria for measuring the student’s level of learning, and based on
this, to assist the tutor in monitoring the development of the student's studies. Thus, it is possible to
explore the application of multi-criteria assessment methods (AM) to quantify the student's level of
learning. Part of the overall objective of this study, therefore, was to personalize a VLE, associating
it with an STI which, when integrated with an RB by webservice, is responsible for indicating the
program content. Another part of the overall objective was to apply AM to assess the student’s level
of learning. The data come from the environment, which are recorded as the student interacts with it.
The system was developed as part of the discipline in Data Structure, considered one of the most
important disciplines of the Computer Science Course. For the AM, access information on the
environment and content are considered, as well as the runtime and test scores. Through the use of
volunteers interacting with the environment, it was possible to associate the techniques and meet the
overall objective of this work.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1. Organização da Estrutura do AVA com STI ...................................................................... 24
Figura 2. Publicações por quantidade e ano ....................................................................................... 44 Figura 3. Classificação de um ambiente de aprendizagem. ............................................................... 48 Figura 4. Representação das estruturas gerais de uma RB. ............................................................... 53 Figura 5. Evolução dos sistemas de ensino utilizando o computador ................................................ 55 Figura 6. Arquitetura clássica de um STI .......................................................................................... 56
Figura 7. Fluxo de um processo decisório ......................................................................................... 59 Figura 8. AVA Moodle interagindo com Bloco STI ......................................................................... 62 Figura 9. Modelo de Dados do STI Bayes Criteria ............................................................................ 64 Figura 10. Rede Bayesiana da Disciplina da Estrutura de Dados ...................................................... 66
Figura 11. Etapas para definição do processo decisório .................................................................... 68 Figura 12. AVA Moodle com Bloco Bayes Criteria. ......................................................................... 72 Figura 13. Codificação do tópico para nó da RB ............................................................................... 73
Figura 14. Codificação do teste de conteúdo para nó da RB ............................................................. 74 Figura 15. Resultado do teste de conteúdo ........................................................................................ 74 Figura 16. Lista com evidência Regular ............................................................................................ 86 Figura 17. Ativação dos tópicos de estudo Listas e Alocação Dinâmica para reforço ...................... 86
Figura 18. Árvore com evidência Regular ......................................................................................... 87 Figura 19. Árvore com evidência Insatisfatório ................................................................................. 88
Figura 20. Ativação dos tópicos de estudo Árvores e Pilhas para reforço......................................... 88 Figura 21. Métodos de Pesquisa com evidência Insatisfatório .......................................................... 89 Figura 22. Métodos de Pesquisa com evidência Regular ................................................................... 90
Figura 23. Ativação dos tópicos de estudo Métodos de Pesquisa e Árvores para reforço................. 90
Figura 24. Lista com evidência Regular ............................................................................................ 94 Figura 25. Lista com evidência Insatisfatório .................................................................................... 94 Figura 26. Ativação dos tópicos de estudo Listas e Vetor para reforço ............................................. 95
Figura 27. Fila com evidência Insatisfatório ...................................................................................... 96 Figura 28. Fila com evidência Regular .............................................................................................. 96 Figura 29. Pilha com evidência Insatisfatório .................................................................................... 97
Figura 30. Ativação dos tópicos de estudo Pilhas e Listas para reforço ............................................ 98 Figura 31. Pilha com evidência Regular ............................................................................................ 98
Figura 32. Árvore com evidência Regular ......................................................................................... 99 Figura 33. Árvore com evidência Insatisfatório ............................................................................... 100 Figura 34. Métodos de Pesquisa com evidência Regular ................................................................. 101
Figura 35. Métodos de Pesquisa com evidência Insatisfatório ........................................................ 101 Figura 36. Fila com evidência Insatisfatório .................................................................................... 104
Figura 37. Ativação dos tópicos de estudo Filas e Listas para reforço ............................................ 105 Figura 38. Árvore com evidência Insatisfatório ............................................................................... 106
Figura 39. Ativação dos tópicos de estudo Árvores e Pilhas para reforço....................................... 107 Figura 40. Contato com o Moodle ................................................................................................... 111 Figura 41. Disciplina de Estrutura de Dados Ministrada ................................................................. 111
Figura 42. Voluntário Autodidata .................................................................................................... 112 Figura 43. Aplicação de fóruns virtuais ........................................................................................... 112 Figura 44. Troca do ensino presencial para ambiente virtual .......................................................... 113 Figura 45. Ausência física de um professor ..................................................................................... 114
Figura 46. Avaliação multicritério ................................................................................................... 114 Figura 47. Usabilidade do ambiente ................................................................................................ 115
Figura 48. Aplicação da prova ......................................................................................................... 115 Figura 49. Forma de condução de conteúdo .................................................................................... 116 Figura 50. Sugestão de reforço ........................................................................................................ 116 Figura 51. Satisfação referente a tutoria .......................................................................................... 117
Quadro 1. Autores e aplicação das perguntas de pesquisa longitudinal temporal ............................. 43 Quadro 2. Possíveis definições para IA ............................................................................................. 50 Quadro 3. Tabela block_bayes_criteria ............................................................................................. 64 Quadro 4. Tabela block_bayes_criteria_node .................................................................................... 65 Quadro 5. Tabela block_bayes_criteria_update ................................................................................. 65
Quadro 6. Definição dos Nós e seu significado ................................................................................. 67
Quadro 7. Critérios e seus significados .............................................................................................. 68
Quadro 8. Classificação das Evidências e suas faixas de acerto. ....................................................... 69 Quadro 9. Lógica da análise do teste de conteúdo e disponibilização de tópicos .............................. 70
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Tempos e Notas do Caso 1 80
Tabela 2. Análise Multicritério do Caso 1 80 Tabela 3. Tempos e Notas do Caso 2 81 Tabela 4. Análise Multicritério do Caso 2 82 Tabela 5. Tempos e Notas do Caso 3 83 Tabela 6. Análise Multicritério do Caso 3 83
Tabela 7. Tempos e Notas do Caso 4 84 Tabela 8. Análise Multicritério do Caso 4 92 Tabela 9. Tempos e Notas do Caso 5 93 Tabela 10. Análise Multicritério do Caso 5 102
Tabela 11. Tempos e Notas do Caso 5 103 Tabela 12. Análise Multicritério do Caso 6 108 Tabela 13. Resumo comparativo entre os voluntários 109
Tabela 14. Sequenciamento de tópicos por Caso 110 Tabela 15. Condução do Caso 1 para o tópico Listas 132 Tabela 16. Condução do Caso 1 para o tópico Fila 133 Tabela 17. Condução do Caso 1 para o tópico Pilha 134
Tabela 18. Condução do Caso 1 para o tópico Árvore 135 Tabela 19. Condução do Caso 1 para o tópico Métodos de Pesquisa 136
Tabela 20. Condução do Caso 1 para o tópico Métodos de Ordenação 137 Tabela 21. Condução do Caso 2 para o tópico Listas 138 Tabela 22. Condução do Caso 2 para o tópico Fila 139
Tabela 23. Condução do Caso 2 para o tópico Pilha 140
Tabela 24. Condução do Caso 2 para o tópico Árvore 141 Tabela 25. Condução do Caso 2 para o tópico Métodos de Pesquisa 142 Tabela 26. Condução do Caso 2 para o tópico Métodos de Ordenação 143
Tabela 27. Condução do Caso 3 para o tópico Listas 144 Tabela 28. Condução do Caso 3 para o tópico Fila 145 Tabela 29. Condução do Caso 3 para o tópico Pilha 146
Tabela 30. Condução do Caso 3 para o tópico Árvore 147 Tabela 31. Condução do Caso 3 para o tópico Métodos de Pesquisa 148
Tabela 32. Condução do Caso 3 para o tópico Métodos de Ordenação 149 Tabela 33. Condução do Caso 4 para o tópico Listas 150 Tabela 34. Condução do Caso 4 para o tópico Fila 153
Tabela 35. Condução do Caso 4 para o tópico Pilha 154 Tabela 36. Condução do Caso 4 para o tópico Árvore 155
Tabela 37. Condução do Caso 4 para o tópico Métodos de Pesquisa 157 Tabela 38. Condução do Caso 4 para o tópico Métodos de Ordenação 160
Tabela 39. Condução do Caso 5 para o tópico Listas 162 Tabela 40. Condução do Caso 5 para o tópico Fila 164 Tabela 41. Condução do Caso 5 para o tópico Pilha 166
Tabela 42. Condução do Caso 5 para o tópico Árvore 168 Tabela 43. Condução do Caso 5 para o tópico Métodos de Pesquisa 171 Tabela 44. Condução do Caso 5 para o tópico Métodos de Ordenação 174 Tabela 45. Condução do Caso 6 para o tópico Listas 176
Tabela 46. Condução do Caso 6 para o tópico Fila 177 Tabela 47. Condução do Caso 6 para o tópico Pilha 180
Tabela 48. Condução do Caso 6 para o tópico Árvore 181 Tabela 49. Condução do Caso 6 para o tópico Métodos de Pesquisa 183 Tabela 50. Condução do Caso 6 para o tópico Métodos de Ordenação 184
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
API Application Programming Interface
AVA Ambiente Virtual de Aprendizagem
BD Banco de Dados
BDI Belief-Desire-Intentetion
EaD Ensino à Distância
HA Hipermídia Adaptativa
IA Inteligência Artificial
LF Lógica Fuzzy
MLP Perceptron Multi-Camadas
MMAD Métodos Multicritérios de Análise de Decisão
AM Avaliação Multicritério
MER Modelagem Entidade e Relacionamento
MOODLE Modular Object Oriented Dynamic Learning Environment
RB Redes Bayesianas
RBC Raciocínio Baseado em Casos
RBR Raciocínio Baseado em Regras
ROC Rank Order Centroid
RSL Revisão Sistemática da Literatura
SGBD Sistema Gerenciador de Banco de Dados
SHA Sistemas Hipermídia Adaptativos
STI Sistemas Tutores Inteligentes
TIC Tecnologias de Informação e Comunicação
TP Teoria da Probabilidade
TPC Tabela de Probabilidades Condicionais
LISTA DE SÍMBOLOS
Dedico a minha mãe Ilsa pelo apoio, amor e carinho.
Aos amigos e colegas que me apoiaram
para chegar até aqui na elaboração desta Dissertação de Mestrado.
Louvor do Aprender
Aprende o mais simples! Pra aqueles
Cujo tempo chegou
Nunca é tarde demais!
Aprende o abc, não chega, mas
Aprende-o! E não te enfades!
Começa! Tens de saber tudo!
Tens de tomar a chefia!
Aprende, homem do asilo!
Aprende, homem na prisão!
Aprende, mulher na cozinha!
Aprende, sexagenária!
Tens de tomar a chefia!
Frequenta a escola, homem sem casa!
Arranja saber, homem com frio!
Faminto, pega no livro: é uma arma.
Tens de tomar a chefia.
Não te acanhes de perguntar, companheiro!
Não deixes que te metam patranhas na cabeça:
Vê c'os teus próprios olhos!
O que tu mesmo não sabes
Não o sabes.
Verifica a conta:
És tu que a pagas.
Põe o dedo em cada parcela,
Pergunta: Como aparece isto aqui?
Tens de tomar a chefia.
Bertold Brecht, in 'Lendas, Parábolas, Crónicas, Sátiras e outros Poemas'
Tradução de Paulo Quintela
AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradecer a minha mãe Ilsa que me apoiou em todas as etapas de estudos que
conduzi em minha vida, especialmente neste mestrado.
Aos professores e amigos Oscar Dalfovo e Arquelau Pasta que auxiliaram a dar os primeiros
passos para que eu me tornasse um aluno de mestrado.
Ao professor Raimundo Celeste Ghizoni Teive por ter depositado confiança em minha pessoa
e apoiado para o amadurecimento deste projeto.
A empresa onde sou colaborador, que acredita no saber e assim permitiu a minha ausência
para o aprimoramento profissional e pessoal.
As pessoas maravilhosas que tive oportunidade de conhecer e trocar experiências durante o
período do Mestrado.
A todos amigos e colegas que me ouviram e retribuíram, oferecendo informações técnicas e
conselhos pessoais de apoio.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .................................................................................... 16
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA........................................................................... 18
1.1.1 Solução Proposta ............................................................................................. 21
1.1.2 Delimitação de Escopo .................................................................................... 25
1.1.3 Justificativa ...................................................................................................... 25
1.2 OBJETIVOS ...................................................................................................... 26
1.2.1 Objetivo Geral ................................................................................................. 27
1.2.2 Objetivos Específicos ...................................................................................... 27
1.3 METODOLOGIA .............................................................................................. 27
1.3.1 Metodologia da Pesquisa ................................................................................ 27
1.3.2 Procedimentos Metodológicos ........................................................................ 28
1.4 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO ................................................................ 30
2 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA ............................. 32
2.1 DEFINIÇÃO DOS CRITÉRIOS DE BUSCA ................................................ 32
2.2 TRABALHOS RELACIONADOS .................................................................. 33
2.2.1 Visão Geral dos AVA ...................................................................................... 33
2.2.2 AVA associado a Multiagentes ...................................................................... 34
2.2.3 AVA associado a Raciocínio Baseado em Casos ou Regras ........................ 36
2.2.4 AVA associado a Lógica Fuzzy ...................................................................... 37
2.2.5 AVA associado a Rede Neural Artificial ....................................................... 37
2.2.6 AVA associado a Redes Bayesianas ............................................................... 39
2.2.7 AVA associado a Modelos Híbridos .............................................................. 40
2.2.8 Análise Comparativa entre Artigos ............................................................... 42
2.3 CONSIDERAÇÕES .......................................................................................... 44
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ...................................................... 47
3.1 AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM ........................................ 47
3.2 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ...................................................................... 49
3.3 REDES BAYESIANAS ..................................................................................... 50
3.3.1 Teorema de Bayes ........................................................................................... 51
3.3.2 Aplicação da Rede Bayesiana ........................................................................ 52
3.4 SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES ..................................................... 54
3.4.1 História dos Sistemas Tutores Inteligentes ................................................... 54
3.4.2 Definição dos Sistemas Tutores Inteligentes ................................................ 55
3.4.3 Comportamento do tutor no STI ................................................................... 57
3.5 ANÁLISE MULTICRITÉRIO DE DECISÃO ............................................... 57
3.6 METODOLOGIA RANK ORDER CENTROID ........................................... 60
3.7 CONSIDERAÇÕES .......................................................................................... 61
4 MÓDULO PROPOSTO ...................................................................... 62
4.1 VISÃO GERAL DO SISTEMA ....................................................................... 62
4.2 MODELAGEM E DESENVOLVIMENTO DO STI ..................................... 63
4.2.1 Modelo de Dados ............................................................................................. 63
4.2.2 Aplicação da Rede Bayesiana ........................................................................ 65
4.2.3 Definição dos Critérios ................................................................................... 67
4.2.4 Seleção e Testes de Conteúdo ......................................................................... 69
4.2.5 Avaliação Multicritério ................................................................................... 71
4.2.6 Prototipação da Interface ............................................................................... 72
4.3 TECNOLOGIA APLICADA............................................................................ 75
4.4 CONSIDERAÇÕES .......................................................................................... 76
5 APLICAÇÃO DO STI E SEUS RESULTADOS ............................. 78
5.1 PROCESSO DE VALIDAÇÃO ....................................................................... 78
5.2 CASOS SEM CONDUÇÃO DO STI ............................................................... 79
5.2.1 Caso 1 ............................................................................................................... 79
5.2.2 Caso 2 ............................................................................................................... 81
5.2.3 Caso 3 ............................................................................................................... 82
5.3 CASOS COM CONDUÇÃO DO STI .............................................................. 84
5.3.1 Caso 4 ............................................................................................................... 84
5.3.2 Caso 5 ............................................................................................................... 92
5.3.3 Caso 6 ............................................................................................................. 102
5.4 QUESTIONÁRIO DE SATISFAÇÃO E USABILIDADE .......................... 110
5.5 AVALIAÇÃO ESPECIALISTA .................................................................... 117
5.6 CONSIDERAÇÕES ........................................................................................ 118
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................................ 120
6.1 CONTRIBUIÇÕES ......................................................................................... 122
6.2 SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS ......................................... 123
REFERÊNCIAS ..................................................................................... 124
APÊNDICE A REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA .... 130
APÊNDICE B CONDUÇÃO CONTEÚDO VOLUNTÁRIOS ....... 132
ANEXO A TABELAS DE PROBABILIDADES CONDICIONAIS
185
16
1 INTRODUÇÃO
Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) são desenvolvidos para dar suporte a
processos de aprendizagem, tanto nas modalidades de ensino presencial como a distância. Um AVA
agrupa, em um espaço virtual, recursos definidos em meios eletrônicos, como: fórum, wiki, bate-
papo, conferências, envios de mensagens, material de leitura, banco de questões e outras tecnologias
que colaboram para o processo de ensino e aprendizagem. Esse ambiente é configurado com a meta
de alcançar determinados objetivos definidos pelo tutor do ambiente. Oliveira e Lima (2012)
exploram em seu trabalho a aplicação de uma estrutura AVA para auxiliar no processo de ensino e
aprendizagem em um contexto presencial. Nessa exploração pôde ser observada uma colaboração
para novas interações em relação àquelas do contexto somente presencial, demonstrando a
importância do ambiente na construção de uma postura cooperativa. Um AVA fomenta a autonomia
dos estudantes, pois estes podem acessá-lo em horários variados, além disso o tutor pode explorar
diversos meios de aplicações pedagógicas e, a partir disso, apresentar novas oportunidades de ensino.
O desenvolvimento de um AVA exige a criação de uma plataforma com a qual o aluno possa
interagir e que, a partir dessa interação, haja uma reposta do ambiente. Essa resposta pode ser
realizada por um professor tutor ou por ferramentas inteligentes. A partir dessa interação, espera-se
que ocorra uma colaboração positiva no processo de ensino e aprendizagem. Existem vários AVA
consolidados no mercado, dentre eles é possível identificar alguns com maior aplicabilidade perante
outras soluções. Um AVA que se destaca devido a sua particularidade de ser de código-aberto e
possuir bibliotecas adicionais para adaptação é o Moodle. Como destacam Al-Ajlan e Zedans (2008),
o Moodle tem uma comunidade para a troca de ideias e possibilidades para adaptação. Além da
aplicação em universidades, seu uso também é identificado em escolas primárias, secundárias,
organizações e empresas.
O Moodle, é um ambiente para disponibilização de conteúdos e não está preparado para
aplicar a adaptação desses conteúdos conforme o nível de conhecimento daqueles que o utilizam.
Esse AVA também é responsável por acumular informações que envolvem a interação do aluno com
o ambiente. A extração dessas informações, porém, exige a necessidade do conhecimento da estrutura
de banco de dados e da forma como tais informações são registradas para, assim, gerar informações
adicionais referentes ao estudante.
17
Por outro lado, os Sistemas Tutores Inteligentes (STI) possuem como funcionalidade a
instrução personalizada ou respostas para os estudantes dentro do seu processo de aprendizagem.
Utilizam técnicas da Inteligência Artificial (IA) para a representação do conhecimento e a gestão de
estratégia de ensino como um especialista, tanto no ensino, quanto nas questões pedagógicas, a fim
de diagnosticar o nível de aprendizagem do estudante a qualquer momento. Algumas soluções em IA
podem ser aplicadas em um AVA, como ocorreu no estudo de Wilges (2012), que propôs um
framework que integra a arquitetura Belief-Desire-Intetation (BDI) juntamente com Lógica Fuzzy
(LF) e associou a um AVA que serviu de estudo de caso.
Então, quando se menciona instrução personalizada ou respostas para um estudante, dentre
algumas variáveis, considera-se o perfil desse estudante e, com isso, as informações relacionadas a
características como metas, domínio e interesses que estão ligadas a um conhecimento incerto. Neste
sentido, os modelos probabilísticos podem ser avaliados como uma opção de personalização, por ser
uma forma de modelagem da incerteza.
Nessa perspectiva, existem as Redes Bayesianas (RB), uma das técnicas de IA, que consistem
em um método para a modelagem probabilística do conhecimento. A modelagem de uma RB pode
ser aplicada ao tratamento de informações sobre as quais não se possui certeza acerca da resposta.
Nesse sentido, o perfil do estudante está associado ao conhecimento dele, às suas preferências,
dificuldades e em qual aspecto é possível melhorar o seu desempenho (ORLANDELI, 2005). Assim
sendo, o foco do STI proposto neste trabalho é a personalização de conteúdo por meio da inferência
de uma RB.
Outro aspecto relevante, que pode ser incorporado a um AVA ou STI, é a avaliação de
desempenho do estudante no domínio dos conteúdos disponibilizados e no uso desses ambientes
como um todo. Nesse caso, existem diversos critérios que podem ser considerados para avaliação
desse desempenho. É possível citar como prováveis critérios de avaliação os acessos do aluno ao
ambiente, os acessos ao conteúdo e o tempo de execução de avaliação. Entretanto, de forma geral,
essa avaliação pode tornar-se muito subjetiva, sendo a sua modelagem um desafio adicional.
Muitas situações de tomada de decisão em um ambiente participativo envolvem a seleção de
alternativas, eventos ou cursos de ação. Os agentes tomadores de decisão, no entanto, possuem pontos
de vista conflitantes e diferentes juízos de valores. Torna-se necessário, portanto, que essas
diversidades sejam integradas (SCHMOLDT; PETERSON; SMITH, 1995).
18
Os métodos multicritérios de análise de decisão (MMAD) aparecem como uma opção para
consecução desse propósito. Eles proveem um maior entendimento do contexto multidisciplinar do
processo decisório; efetuam a análise da decisão e testam a sua robustez; recomendam um curso de
ações ou selecionam a melhor ação a ser implementada; validam a análise da decisão – avaliação ex
post – e organizam as informações para decisões futuras (GOMES, 1998). Assim, em um projeto que
tenha por objetivo avaliar o desempenho, capturam-se e enumeram-se algumas informações, que até
certo ponto eram subjetivas, para alcançar um resultado em forma de valor e, dessa forma, oferecer
uma ou mais decisões possíveis para os critérios avaliados.
Dentro desse contexto, este trabalho aproveitou a estrutura de um AVA previamente definida
(Moodle) para associar um STI. Esse STI aplicou Redes Bayesianas para condução dos conteúdos
que, juntamente com a avaliação multicritério, foram responsáveis por mensurar o nível de
aprendizado de um estudante. Observa-se na literatura uma ausência de abordagens que procurem
adaptar AVA tradicionais de código aberto, buscando modelar o perfil do estudante de forma
probabilística e fornecendo uma avaliação multicritério do desempenho do aluno no uso desse
sistema. Em Nunes, Mueller e Teive (2008) foram utilizadas Redes Bayesianas para esse fim, mas
não se utilizou um AVA existente, nem se focou a avaliação.
A escolha da RB resultou da possibilidade de realizar as inferências probabilísticas, ou seja,
o cálculo da probabilidade condicional de um evento, com base em todas as evidências disponíveis.
Neste trabalho, as evidências são os resultados dos testes dos conteúdos que, uma vez atualizados na
rede, retornam com as possíveis probabilidades de desempenho do aluno perante os próximos
conteúdos a serem estudados. A avaliação multicritério, por sua vez, permite o emprego de critérios
e a definição de sua importância por meio de pesos. Assim sendo, neste estudo, pela interação do
estudante com o AVA, aplicou-se alguns critérios com o objetivo de determinar, por meio de um
valor numérico, o domínio do aluno perante os conteúdos estudados.
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
Lima et al. (2005) descrevem a possibilidade de identificar em AVA disponíveis no mercado
uma série de recursos que visam auxiliar estudantes em seu processo de aprendizagem. Um problema
bastante comum, entretanto, refere-se às suas interfaces, as quais são projetadas de forma a
apresentarem o mesmo conteúdo a todos os usuários, como se estes possuíssem o mesmo perfil ou o
mesmo nível de conhecimento.
19
Netto, Giraffa e Faria (2010) reforçam que os alunos aprendem de formas diferenciadas e,
assim, é necessário diversificar as estratégias e os materiais utilizados. Velazquez (2008 apud Netto,
Giraffa e Faria, 2010) recomenda substituir o modelo tradicional de EAD, caracterizado pelo
predomínio da informação pela formação, por outro paradigma, centrado na ação educativa flexível,
aberta e interativa para que o aluno percorra seu ritmo individual de forma autônoma.
Ainda nessa linha, Netto, Giraffa e Faria (2010) afirmam que a avaliação somativa, que
emprega instrumentos de avaliação como provas e trabalhos com o objetivo de gerar uma nota final,
é uma estratégia válida. Utilizá-la, entretanto, como único recurso de avaliação é um problema, pois
ela não permite uma percepção maior do aprendizado do aluno.
Por meio da Revisão Sistemática da Literatura (RSL) foi possível observar que os trabalhos
pesquisados propõem o uso de técnicas da inteligência artificial para condução dos conteúdos. Alguns
desses trabalhos, contudo, não adaptam AVA tradicionais, nem consideram a avaliação multicritério.
Exemplos desses trabalhos são: Nunes (2007), Suebnukam e Haddawy (2007), Chen e Duh (2008),
Kritikou et al. (2010), Sánchez et al. (2010), Acampona; Gaeta e Loia (2010), Aguillar et al. (2011),
Cabada e Estada (2011), Crysafiadi e Virvou (2012), Noh et al. (2012), Badaracco e Martínez (2013).
Nesses casos, os autores retratam seus testes focando no conteúdo ou na disciplina, não abordam
outros critérios de avaliação como a quantidade de acesso ao ambiente e o tempo de avaliação.
Outros autores como Rossi e Carletti (2011); Wilges et al. (2012); Diaz et al. (2013),
referenciam a utilização de plataforma já existente, adaptando-a para sugestão de conteúdo, mas sem
detalhar qual AVA utilizam, muito menos como os estudantes são avaliados pelos ambientes.
A ENAP (2007) aborda alguns desafios a serem resolvidos no que se refere a
desenvolvimentos para AVA, dentre eles: a criação, a adaptação e a avaliação de diferentes modelos,
desenhos e estratégias de ensino e aprendizagem que possibilitem simular a realidade; a definição dos
critérios válidos de avaliação da aprendizagem; e a construção de medidas de avaliação de
aprendizagem compatíveis com a natureza e o grau de complexidade dos objetivos educacionais,
capazes de avaliar o efeito das situações de ensino sobre o rendimento do aluno. Assim, reforça-se a
proposta deste trabalho, o qual propõe a criação de um STI que considere as diferenças individuais
dos alunos.
20
Netto (2010) afirma que a avaliação diagnóstica considera a utilização de informações
complementares que estejam envolvidas com o processo de ensino e aprendizagem. Assim sendo,
alguns AVA possuem a característica de registrar informações relevantes referentes ao processo da
integração com o ambiente. Exige, contudo, um acompanhamento individualizado do professor para
filtrar essas informações. Desse modo, uma forma de auxílio para acelerar o processo decisório é a
construção de ferramentas de apoio que possam extrair essas informações para auxiliar os tutores.
Especificamente tratando das informações registradas em Banco de Dados, os AVA em geral
acumulam algumas informações do estudante, por exemplo, referente à forma de interação entre ele
e o ambiente. A ferramenta nativa para esse estudo é o Moodle que possui essa capacidade. O Moodle
permite a geração de conteúdo, mas não privilegia as capacidades individuais, conforme mencionado
nos parágrafos anteriores. Já os STI podem utilizar técnicas de adaptação para os conteúdos e suas
avaliações, além disso, adicionalmente nessas adaptações também pode ocorrer acúmulo de
informações importantes referentes à interação do aluno.
Essas informações, de certa forma, ficam isoladas em cada solução e juntá-las para tomar
alguma decisão se torna um desafio a ser estudado. É necessário considerar vários critérios dentro de
uma mesma estrutura de aprendizagem e, em seguida, mensurar todas essas informações. Como um
AVA pode ser utilizado por vários estudantes, analisar esses critérios manualmente demandaria muito
tempo, tornando-se inviável. Nesse sentido, a utilização de uma técnica que pudesse agrupar todas as
informações e gerar um único conceito sobre o desempenho do aluno no uso do AVA, seria de
extrema importância para o tutor.
Ao considerar que alguns AVA permitem a indicação de conteúdo sem personalização, mas
fazem o registro da interação dos alunos com o ambiente, ao considerar, ainda, a necessidade de
estruturar conteúdos, respeitando as diferenças de conhecimento dos estudantes, e a necessidade de
se identificar o nível de aprendizado de um estudante, fundamentam-se as seguintes perguntas de
pesquisa:
É possível personalizar conteúdo de um AVA existente, associado a um STI que utiliza
Redes Bayesianas e testes online?
A aplicação da teoria multicritério pode ser considerada como um método válido de
avaliação do nível de aprendizado do estudante no uso do AVA?
21
1.1.1 Solução Proposta
A personalização de conteúdo em um AVA pode auxiliar o estudante na condução de seus
estudos, atuando como um guia ou tutor, focando naquilo que é relevante saber naquele momento,
buscando obter resultado satisfatório no seu teste de conteúdo atual e, consequentemente, no avanço
do assunto a ser dominado.
A ENAP (2007) descreve sobre a necessidade da escolha de critérios que venham a auxiliar
no processo de avaliação do estudante. Desse modo, a escolha dos critérios relevantes a serem
associados em um AVA e STI, exige uma etapa de análise prévia. Para avaliar, contudo, em um
primeiro momento, a utilização de critério em si, é necessário inserir algumas suposições de critérios
de avaliação que vão além da personalização de conteúdo e navegação do sistema.
Além das notas dos testes online, poderiam ser considerados como critérios de avaliação o
número de acessos ao ambiente e o número de acessos ao conteúdo em si, com o objetivo de
identificar a facilidade ou a dificuldade de interpretação desse estudante perante o conteúdo oferecido.
Além disso, pode-se considerar na mensuração o tempo aplicado para realização da avaliação.
Para a aplicação da Avaliação Multicritério (AM), serão consideradas as informações
acumuladas pelo STI e as informações acumuladas no AVA no que se refere à interação do estudante
com o ambiente. Assim, com base nos critérios, foi implementada uma função de agregação aditiva
que é apresentada ao tutor do ambiente na forma de auxílio complementar para definir o nível de
aprendizado desse estudante. Para mensurar o resultado da AM, esta é comparada com as notas dos
testes de conteúdo e com as informações registradas no AVA dos alunos voluntários para, assim,
permitir a análise dos resultados que compõem as respostas deste trabalho.
As associações das técnicas descritas até o momento serão empregadas sobre a disciplina de
Estrutura de Dados (ED) que, dentro da área da computação, é responsável pelo estudo dos diversos
mecanismos de organização de dados para atender aos diferentes requisitos de processamento.
Conforme Liu, Jia e Han (2008), ED é uma das áreas mais complexas e fundamentais do curso de
Ciência da Computação.
Wang Zhan-Zhong (2008 apud Liu, Jia e Han, 2008), entretanto, afirma que é uma disciplina
difícil para o estudante, pois está associada ao ensinamento de vários conceitos, incluindo a lógica da
estrutura de armazenamento para cada tipo de estrutura de dados. Além disso, há muitos algoritmos
22
complexos, por serem dependentes das diferentes composições de armazenamento dessa estrutura de
dados. Ainda, tem uma forte demanda sobre a capacidade de programação do aluno.
Mesmo que passe por um treinamento anterior de programação, o estudante precisa entender
a gestão de memória, os padrões de programação da linguagem, o ambiente de desenvolvimento da
ferramenta, para, então, compreender e dominar a referida disciplina (MO JIA-QING (2007), WU
YAN (2007) apud LIU, JIA e HAN, 2008).
Assim, a concepção deste estudo visou à análise e ao desenvolvimento, em um AVA pré-
definido, da estrutura de um STI fundamentado na utilização das RB. Os testes de conteúdo, cuja
importância é levantada por Netto, Giraffa e Faria (2010), foram responsáveis por gerar as evidências
necessárias para executar o raciocínio probabilístico e, pelos resultados gerados pela rede,
desencadearam na personalização de conteúdo e na navegação no sistema, contribuindo para mudar
a concepção de conteúdos estáticos descritos por Lima et al. (2005).
A modelagem do conteúdo da disciplina de ED foi constituída na forma de nós e arcos
direcionados da RB. A inferência sobre a rede de nós ocorreu pela aplicação do resultado dos testes
sobre o conteúdo estudado. A RB utilizada neste estudo deriva do trabalho elaborado por Nunes
(2007) que sugere o uso de uma RB para recomendação de conteúdo. Do trabalho de Nunes (2007)
utilizou-se a estrutura de Tabelas de Probabilidades Condicionais (TPC) que foi compilada na RB
desta dissertação e está no ANEXO A.
Nunes, Mueller e Teive (2008), para simular os testes necessários, optaram pelo
desenvolvimento de um AVA específico para disponibilização de conteúdo e seus respectivos testes.
Enquanto que neste trabalho optou-se por aplicar esta TPC sobre um AVA open source já disponível
que, juntamente aos testes, abordou a aplicação de outros critérios para mensurar o nível de
aprendizado do estudante. Além disso, Nunes, Mueller e Teive (2008) não se preocuparam com a
avaliação multicritério do aluno, realizando apenas testes online.
O Banco de Questões utilizado para este trabalho foi elaborado pelo autor desta dissertação,
as questões abordam conteúdo da área de ED e foram classificadas em três níveis: fácil, médio e
difícil. As questões foram classificadas nos níveis conforme a elaboração do enunciado, como
também foram formadas para esta pesquisa, o que significa que não tinham sido aplicadas
anteriormente com alguma turma para validar a classificação delas nos níveis de dificuldade. Cada
23
nó da rede Bayesiana contém quatro questões para cada nível de dificuldade. Agregado a isso, a cada
encerramento de conteúdo, as informações geradas pelo AVA e pelo STI, foram processadas pela
AM para mensurar e apresentar uma avaliação para o professor visualizar e, assim, confirmar o nível
de aprendizado do estudante. A AM tem por base a utilização de critérios que possuirão um peso de
importância quando solicitados pelo ambiente. A definição dos critérios e seus pesos serão abordados
em mais detalhes nos capítulos seguintes.
Então, com base no estudo, deseja-se confirmar estas hipóteses:
HA1: A utilização de um AVA existente, associado a um STI que utiliza Redes
Bayesianas e testes online possibilita a personalização de conteúdo.
HA2: A aplicação da teoria multicritério proporciona uma avaliação coerente do nível
de aprendizado do estudante no uso do AVA.
Neste estudo, o AVA Moodle é utilizado como referência para o desenvolvimento do STI.
Esse AVA em específico permite personalização, uma das formas de personalizar é utilizar uma
estrutura denominada bloco. A funcionalidade do bloco, neste trabalho, é efetuar a análise dos testes
de conteúdo e, sobre o resultado desses testes, gerar a inferência na RB que retorna a decisão quanto
à nova apresentação de conteúdo dentro do AVA. Além disso, o professor utiliza o mesmo bloco que
traz informações referentes à interação dos estudantes com o ambiente e a disciplina ministrada.
Na Figura 1 é demonstrada a organização da estrutura:
24
Figura 1. Organização da Estrutura do AVA com STI
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Com relação à Figura 1, tem-se:
Estudante ou Professor: responsáveis pela interação com o AVA. O professor fica
responsável em disponibilizar o curso em forma de tópicos e cada tópico contém o
conteúdo a ser estudado e o banco de questões a ser aplicado nos testes de conteúdo. Além
disso, fica disponível ao professor o resultado da AM para acompanhamento. O papel do
estudante é o de estudar o conteúdo e executar os testes de conteúdo.
AVA – Ambiente Virtual de Aprendizagem – Moodle: é o AVA, especificamente
apresentado, responsável em armazenar e apresentar os conteúdos e as avaliações de um
modo geral.
STI – Sistema Tutor Inteligente – Bloco Moodle: responsável em manipular a visualização
dos conteúdos, conforme o resultado dos testes efetuados pelo estudante. A regra que
define a habilitação ou não de um conteúdo é determinada pela inferência na RB com o
resultado desses testes. Para o professor, o STI fornece um resumo de cada aluno sobre o
resultado dos testes e executa a Avaliação Multicritério.
AM – Avaliação Multicritério: sumariza as informações contidas no AVA e no STI por
meio do Banco de Dados (BD) e gera a Avaliação Multicritério, voltada para a análise do
professor.
25
RB – Rede Bayesiana: responsável em receber as informações referentes à avaliação de
conteúdo (evidências) e, então, sugerir de forma probabilística para que seja avançado,
mantido ou retrocedido o conteúdo. Voltada especificamente para as avaliações do
estudante dentro do ambiente.
BD – MYSQL: é o BD em específico, com a utilização do Sistema Gerenciador de Banco
de Dados (SGBD) MySql.
1.1.2 Delimitação de Escopo
A elaboração do projeto desta dissertação baseia-se no desenvolvimento de um STI ligado a
um AVA (Moodle) previamente selecionado para o estudo de caso. Nesse STI está implementada a
RB para sugestão e avaliação dos conteúdos. Para a AM foram definidos critérios que servem de base
para buscar as informações necessárias que são gerenciadas pelo AVA e pelo STI, o qual apresenta,
pela definição dos pesos desses critérios, na forma de uma média aritmética, o nível de aprendizado
do estudante.
Não foram detalhadas, neste trabalho, a concepção e a elaboração do material didático que
resulta no conteúdo dos tópicos. O AVA, nesse ponto, tem como papel apresentar o conteúdo e os
testes associados, conforme o STI processar como necessário.
As tabelas de probabilidade condicionais (TPCs) utilizadas na Rede Bayesiana, implementada
neste trabalho, foram baseadas nas tabelas levantadas no trabalho de Nunes (2007), o qual considerou
dez anos de histórico de notas da disciplina de Algoritmos e Programação II e da disciplina de ED do
curso de Ciência da Computação da Univali – São José, entre os anos de 1997/1 e 2007/1.
Outro tópico a considerar é de não ser de interesse deste estudo abordar detalhes acerca do
estudante como um todo, como situações de afeto, cognição e metacognição, pois o foco principal
está em extrair informações da interação do estudante com o AVA.
1.1.3 Justificativa
Conforme alguns resultados dos estudos apontados por Netto, Giraffa e Faria (2010) e alguns
desafios explanados pela ENAP (2008), é necessário pesquisar algumas formas de extrair
informações dos ambientes envolvidos no processo de ensino. Informações essas que sejam
26
relevantes e que auxiliem no processo de avaliar o nível de aprendizado do estudante. A introdução
das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) pode colaborar nesse sentido. Assim como
aborda CGI.BR (2012), a revolução causada pelas TIC tem induzido mudanças profundas, que
abrangem todos os setores da sociedade, dentre eles a educação.
Na seção 2.2.8 deste trabalho, é demonstrado, por meio de uma análise comparativa, que ainda
é atual a necessidade de criar ou melhorar ambientes que possuam alguma autonomia de decisão e
que se carece, tanto no Brasil como em outros países, de modelos que possam agregar conhecimento.
Nessa perspectiva, a mudança de paradigma do modelo de escola da atualidade para um modelo
baseado no uso intensivo das TIC com propósito pedagógico, ainda é um desafio para muitas nações
(CGI.BR, 2013).
Butz (2004), em sua pesquisa, gerou um artefato em forma STI que implementa a sugestão de
conteúdos aplicando uma RB. Pela revisão bibliográfica do autor, é mencionado que Pearl (1988 apud
Butz, 2004) mostrou algumas vantagens da RB sobre outras técnicas que tratam sobre incerteza, como
a Lógica Fuzzy e a Dempster-Shafer theory of evidence. Assim, por esse problema envolver a
consideração de evidências e de probabilidades do histórico de avaliações passadas, a aplicação de
RB é considerada neste trabalho.
Neste estudo de dissertação, a personalização do conteúdo ocorre por meio da aplicação da
RB acoplada em um STI, que está inserido em um AVA. Entretanto, disponibilizar conteúdo no AVA,
assim como efetuar testes sobre esse conteúdo, é somente um critério para mensuração do nível de
aprendizado do estudante. Então, é necessário considerar outros critérios que estão disponíveis em
um AVA.
Assim, a AM é inserida nesse contexto para considerar outros possíveis critérios que venham
a contribuir na avaliação do processo de ensino e aprendizagem do estudante. Além disso, a escolha
do AVA Moodle é justificada por este ser um ambiente open source gratuito, aplicado em alguns
centros educacionais e que tem a possibilidade de adaptação do seu ambiente.
1.2 OBJETIVOS
Nesta seção serão descritos os objetivos a serem alcançados neste estudo.
27
1.2.1 Objetivo Geral
O objetivo geral deste trabalho é adaptar um Ambiente Virtual de Aprendizagem inserindo
um Sistema Tutor Inteligente integrado a uma Rede Bayesiana para indicação de conteúdo
programático, associado a avaliação multicritério para o tutor avaliar o nível de aprendizado do
estudante.
1.2.2 Objetivos Específicos
a) Modelar a Rede Bayesiana, com a funcionalidade para geração de código interpretável
para o STI, considerando que o estudo de caso nessa situação, é o conteúdo da disciplina
de Estrutura de Dados;
b) Disponibilizar no bloco conectado ao AVA Moodle a RB modelada para personalizar
conteúdo;
c) Disponibilizar no bloco conectado ao AVA Moodle a avaliação multicritério para auxiliar
o tutor a mensurar o nível de aprendizado do estudante;
d) Simular o AVA adaptado, utilizando-se de voluntários da área de computação, para
fornecer as informações necessárias para geração e análise dos resultados;
e) Apresentar os resultados registrados no AVA, analisando o comportamento do STI
referente à adaptação de conteúdo e à geração de resultados da avaliação multicritério,
confrontando as informações entre as áreas.
1.3 METODOLOGIA
Neste subitem apresenta-se a metodologia utilizada neste trabalho.
1.3.1 Metodologia da Pesquisa
O trabalho a ser elaborado emprega o método hipotético-dedutivo. Se os conhecimentos
disponíveis de um assunto não são suficientes a ponto de explicar um fenômeno, então surge um
problema. No intuito de tentar explicar as dificuldades do problema, surgem as hipóteses. Com as
hipóteses formuladas são deduzidas as consequências que deverão ser testadas ou falseadas (SILVA;
MENEZES, 2001; GIL, 1999; LAKATOS; MARCONI, 1992).
28
Sob o ponto de vista da sua natureza, é abordada neste trabalho a pesquisa aplicada. De acordo
com Barros e Lehfeld (2000, apud VILAÇA, 2010), a pesquisa aplicada tem como objetivo gerar
conhecimento para aplicação de seus resultados, contribuindo, portanto, para fins práticos, visando à
solução mais ou menos imediata para o problema encontrado na realidade. Dessa forma, esta pesquisa
pretende contribuir de forma prática com os envolvidos no processo de EaD.
Sob o ponto de vista da forma de abordagem do problema, é utilizada a pesquisa quantitativa.
Para a pesquisa quantitativa, Gil (2002) explica que a preocupação do pesquisador é a de descrever
com precisão essas características, utilizando instrumentos padronizados de coleta de dados, tais
como questionários e formulários, que conduzem a resultados de natureza quantitativa. Na aplicação
dos testes, os voluntários responderão a um questionário sobre a interação deles com o ambiente, no
sentido de identificação das questões de usabilidade e aceitação da adaptação de conteúdo e avaliação.
Sob o ponto de vista de seus objetivos a pesquisa é exploratória, pois a TPC aplicada na
definição da RB, constitui o STI responsável pela adaptação de conteúdo. A aplicação da AM é
analisada sob o ponto de vista de como é constituído o nível de aprendizagem de um estudante.
1.3.2 Procedimentos Metodológicos
O passo inicial para a elaboração deste trabalho se constitui na revisão bibliográfica,
fornecendo a base científica para o melhor entendimento sobre o tema e para, a partir disso,
desenvolver o projeto. Especificamente, compreendeu a busca, a seleção e a leitura de artigos em
bases de dados e livros referentes aos seguintes assuntos: AVA, EaD, Tutores Inteligentes, RB e AM.
Com o objetivo de identificar e analisar os modelos de AVA, EaD, RB, foi elaborada uma
revisão sistemática, almejando obter uma visão do estado da arte do tema. Para isso foram definidos
os seguintes pontos: as questões de pesquisa, o protocolo de busca, a especificação de objetivos, os
critérios de inclusão e os de exclusão dos estudos levantados.
Através da execução da revisão sistemática ocorreu a identificação, a seleção e a avaliação de
estudos primários, tais procedimentos resultaram na extração dos dados deste estudo que
compreendeu, basicamente, soluções de IA com aplicação em AVA ou STI. Em seguida, efetuou-se
a análise crítica desses artigos para buscar a definição do modelo computacional de ensino e
29
aprendizagem com foco na área educacional. Na sequência, com a normalização desses dados
pesquisados, foi elaborada a síntese e a descrição das evidências.
Após realizar a análise da revisão da literatura, iniciou-se a modelagem da RB através de um
histórico de avaliações sobre o Curso de Ciência da Computação, mais especificamente sobre a
disciplina de Estrutura de Dados. Valendo-se do trabalho de Nunes (2007) como referência,
reutilizou-se, para o próximo passo, a TPC e o modelo de RB proposto pelo autor. Utilizando essas
informações como base, o modelo foi redefinido com a API apropriada para este estudo, finalizada a
redefinição, a RB foi treinada com simulações disponíveis no próprio recurso, com o objetivo de
validação da estrutura de nós e arcos que a RB representou.
Seguindo com o modelo da RB definida em um arquivo específico para essa estrutura, é
descrito o princípio do STI que fica associado ao AVA. No momento em que a análise e o teste do
conteúdo forem finalizados pelo estudante, este invoca o STI responsável por analisar as informações
registradas e por retornar com algumas respostas de ajustes dos tópicos disponíveis no AVA. Essas
respostas têm por objetivo habilitar, manter ou desabilitar os conteúdos, no sentido de orientar o
estudante para o processo de ensino e aprendizagem.
Com a etapa anterior formalizada é, então, iniciado o estudo do modelo de dados do AVA,
para verificar como os dados são registrados pelo ambiente e, assim, mensurar o que pode ser
transformado em critérios. Na sequência, é definida a estrutura que permite selecionar as prioridades
de cada critério e a mensuração dos pesos utilizando a metodologia denominada Rank Order Centroid
(ROC). No passo subsequente é iniciado o acoplamento dessa análise ao STI.
A AM tem como objetivo mensurar o desempenho do aluno, conforme os critérios, e fornecer
possíveis avaliações (resultados) para a tomada de decisão. Na sequência, o STI, com a RB definida
e a AM devidamente implementada, procede com a avaliação do comportamento da avaliação
multicritério, sumarizando e descrevendo os resultados dessa aplicação.
No AVA Moodle há uma disciplina denominada ED, com seis tópicos a serem estudados pelos
alunos e mais três de reforço. Os tópicos a estudar são: Listas, Pilhas, Filas, Árvores, Métodos de
Pesquisa e Métodos de Ordenação. Os tópicos de reforço são: Alocação Dinâmica, Recursividade e
Vetores. Para cada tópico de estudo são disponibilizados três níveis de avaliação, classificados em
fáceis, médios e difíceis. No formato sem intervenção do STI, os tópicos ficam ativos ao estudante
30
conforme o professor disponibilizá-los. Com a intervenção do STI os tópicos são gerenciados pelo
professor, conforme o aproveitamento do estudante.
No momento da avaliação da ferramenta como um todo, foram alocados seis voluntários da
área de computação que foram convidados pelo autor da dissertação para participar desta pesquisa.
Estes voluntários foram divididos em dois grupos, contendo em cada grupo três pessoas. Os dois
grupos utilizaram o AVA Moodle em seus estudos. Um grupo estudou sem a condução do STI, mas
com a AM, enquanto que o outro grupo foi conduzido pelo STI e pela AM. A escolha dos grupos foi
aleatória e foi aplicado o experimento duplo cego. Com isso pretendeu-se avaliar a sequência de
conteúdos utilizada para cada usuário, retratando a personalização propiciada pelo STI desenvolvido.
A conferição dos métodos aplicados foi a comparação das notas do conteúdo com a nota que
a avaliação multicritério disponibilizou. Para alcançar essa finalidade, o estudante passa por todos os
tópicos da disciplina de ED e executa as três avaliações classificadas por nível de dificuldade (fácil,
médio e difícil). No último tópico da disciplina de ED estão os métodos de ordenação e o resultado
alcançado na avaliação difícil é a base de comparação dos dois grupos, para identificar qual grupo
teve os melhores desempenhos. A avaliação multicritério gerada para todos os voluntários dos dois
grupos é comparada através de uma avaliação diagnóstica de um professor responsável pela
disciplina. Este professor concedeu sua avaliação analisando os mesmos critérios.
1.4 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO
O trabalho está organizado em cinco capítulos correlacionados. O Capítulo 1, Introdução,
apresenta por meio de sua contextualização o tema proposto neste trabalho. Da mesma forma, foram
estabelecidos os resultados esperados por meio da definição de seus objetivos e apresentadas as
limitações do trabalho, permitindo uma visão clara do escopo proposto.
O Capítulo 2 efetua uma revisão sistemática da literatura no que tange aos AVA que utilizam
a solução de Tutores Inteligentes em suas aplicações. A revisão foi compreendida através de pesquisa
nas Bases de Dados de periódicos de relevância científica e é descrita, aqui, na forma de um resumo
textual e de uma análise comparativa entre os trabalhos publicados. O objetivo desse levantamento é
identificar quais as últimas aplicações de maior relevância sobre a área de Ciência da Computação.
31
O Capítulo 3 aborda a teoria dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem, da Inteligência
Artificial, mais especificamente sobre as Redes Bayesianas, dos Sistemas Tutores Inteligentes e da
Análise Multicritério. Nessa etapa foi estruturada a revisão bibliográfica da literatura, realizada a
partir de trabalhos científicos como monografias, dissertações, teses e artigos com foco ao tema deste
estudo. Além disso, foram utilizadas, também, outras fontes de pesquisa como livros, periódicos,
internet, banco de dados, planilhas anuais, todos voltados ao assunto específico deste trabalho.
O Capítulo 4 apresenta os resultados da implementação do modelo proposto que se refere à
aplicação da RB e à avaliação multicritério.
No Capítulo 5 são descritos os comentários finais deste trabalho, relacionando os objetivos
identificados inicialmente com os resultados alcançados, incluindo contribuições para trabalhos
futuros.
32
2 REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
Neste capítulo é realizada uma revisão da literatura acerca do que está sendo estudado e
discutido sobre AVA. Na seção 2.1 são apresentadas as perguntas de pesquisa que foram utilizadas
para identificar os trabalhos de relevância sobre AVA. Na seção 2.2 são descritos alguns trabalhos
que foram selecionados através das perguntas de pesquisa. Na seção 2.3 é demonstrada uma análise
comparativa desses trabalhos. Na seção 2.4 são descritas algumas considerações acerca das definições
construídas neste capítulo.
2.1 DEFINIÇÃO DOS CRITÉRIOS DE BUSCA
Para nortear os critérios de busca necessários para este estudo, foram elaboradas as cinco
perguntas de pesquisa responsáveis pela efetivação dos próximos passos da investigação. As
perguntas são listadas na sequência:
Quais técnicas têm sido usadas para construção de AVA (Técnicas AVA)?
Como tem sido a evolução das publicações por Ano (Ano)?
Qual a ênfase da modelagem, como modelo de estudante, avaliação, conteúdo etc.
(Ênfase)?
Quais as aplicações escolhidas como curso, disciplina etc. (Aplicação)?
O desenvolvimento partiu de um AVA existente, como Teleduc, Moodle
(Desenvolvido)?
Para a seleção dos artigos foram definidos os ambientes de pesquisa conceituados na área da
Ciência da Computação. Assim, foram selecionadas três bases para efetuar a busca, que são: a Science
Direct, IEEE e ACM. Foram selecionados os seguintes termos de pesquisa: Distance Education,
Distance Learning, Learning Management System, Intelligent Tutoring System, Virtual Learning
Environment, associados aos termos Artificial Intelligence, Genetic Algorithms, Neural Network,
Fuzzy, Cases Based Reasoning, Rule Based Reasoning, Multi Agent, Bayesian Network, Multicriteria
Evaluation, Multicriteria Analysis. Os termos de busca utilizados na RSL, juntamente com a sua
formatação de pesquisa em cada uma das três Bases de Dados pesquisadas, estão descritos no
APÊNDICE A desta dissertação.
33
Na fase de planejamento para execução da pesquisa, foi definido, inicialmente para critério de
exclusão, que a pesquisa iniciasse no período do ano de 2007 até junho de 2014, no sentido de buscar
os temas mais atuais e, assim, agregar conhecimento sobre soluções com outras técnicas.
Após a primeira fase de execução, foi necessário estipular uma regra adicional, com o objetivo
de selecionar apenas os temas que estivessem ligados à educação, excluindo estudos que não tivessem
esta área como fim. Ao iniciar a busca ocorreu o retorno de uma quantidade de mais de mil
conferências em uma das bases de dados, por esse motivo, priorizou-se outros tipos de documentos
como journals, procedings e transactions. Além disso, foram excluídos os seguintes temas:
ontologias, comportamento e computação afetiva. A pesquisa retornou também temas ligados à
robótica, jogos e medicina, sem ligação direta com a área educacional e que também foram
eliminados.
O resultado da busca totalizou duzentos e vinte e cinco artigos que tratavam sobre os temas
estabelecidos e, através da leitura dos títulos, a eliminação resultou em oitenta e cinco artigos para
uma leitura de resumos, que totalizaram trinta e quatro artigos para uma leitura da introdução e da
conclusão, sobrando, então, dezessete para leitura completa. Foi selecionada, ainda, uma monografia,
publicada na Univali, que se refere especificamente à RB, totalizando, para análise comparativa,
dezoito textos para leitura.
Com as perguntas definidas e os artigos selecionados, iniciou-se a leitura desses trabalhos a
fim de buscar as respostas para as perguntas elaboradas. Sobre isso, discorre na próxima seção.
2.2 TRABALHOS RELACIONADOS
A busca dos outros trabalhos seguiu através de pesquisa em Base de Dados de Artigos. Foram
identificados os trabalhos que melhor responderam às perguntas de pesquisa e cada artigo está
categorizado em uma subseção por sua técnica.
2.2.1 Visão Geral dos AVA
Chrysafiadi e Virvou (2013), através de uma revisão da literatura durante a última década,
analisaram as respostas sobre três perguntas referentes à modelagem do estudante: o que modelar,
como e por quê. O artigo traz uma compilação referente a aplicação de algumas técnicas e assim
detalha sobre o que foi, ou está sendo, usado para modelagem do estudante entre 2002 e 2012.
34
Os aspectos mais comuns que Chrysafiadi e Virvou (2013) identificaram sobre o estudante
foram modelos referentes ao estado do conhecimento e às preferências de aprendizagem. Além disso,
surge, nos últimos anos, uma tendência de pesquisa para representar as emoções e os aspectos afetivos
dos alunos. Um dado significativo é que há um aumento na adoção de técnicas de Lógica Fuzzy e RB
para modelar o perfil do estudante, a fim de lidar com a incerteza referente ao diagnóstico dos seus
processos de aprendizagem.
Chrysafiadi e Virvou (2013) concluem que outros pesquisadores demonstram grande interesse
na geração de uma ontologia da modelagem do estudante, devido ao fato de que essa técnica pode
representar modelos de estudantes mais abstratos e, ainda, permite a sua reutilização. Além disso, a
conclusão apresentada pelos autores permitiu que alguns pesquisadores construíssem modelos de
estudantes híbridos, representando uma variedade de características.
2.2.2 AVA associado a Multiagentes
No artigo de Buche e Querrec (2011) é descrita a utilização de um AVA com a aplicação de
multiagentes em que um dos agentes sugere conhecimento para decisão pedagógica. Esse
conhecimento se refere a conceitos didáticos que podem ser adicionados, modificados ou apagados,
sendo essa uma solução genérica, tanto para auxiliar o estudante no seu aprendizado quanto para
auxiliar o instrutor a definir estratégias de ensino.
Conforme o estudante interage com o AVA, o agente pedagógico emite sugestões que
correspondem às decisões do instrutor. A solução foi denominada como Pegase (PEdagogical
Generic and Adaptive SystEm) e trata da comunicação entre os agentes e da parte inteligente que
constitui a orientação pedagógica aos envolvidos nesse processo. A aprendizagem artificial possui
regras e o peso delas pode ser refinado para que a adaptação ocorra conforme a preferência do
instrutor.
O algoritmo de aprendizagem é inspirado no Bucket Brigade (HOLLAND, 1986, WILSON,
1987). Esse sistema distribui remunerações com regras que permitem alcançar determinado objetivo.
É adaptado para sistemas classificadores (SIGAUD & WILSON, 2007) com uma lista de regras que,
quando a execução de uma regra é seguida de outra regra, levam a uma ação.
35
Buche e Querrec (2011), então, descrevem esse processo como uma sequência de eventos que
correspondem à passagem de um nível para outro. Por exemplo, uma ação que ocorre no terceiro
nível é refletida na forma de compensação por back-chaining para as regras do primeiro e do segundo
nível. A conclusão é que o sistema conseguiu atender ao objetivo proposto no artigo, mas seu uso
está ligado a atividades procedimentais, dessa forma, caso seja necessário algo não procedimental,
alguns tópicos do projeto precisam ser revistos.
Acampona, Gaeta e Loia (2010) propõem uma solução e-Learning multiagente utilizando
ontologias para representar conhecimento e computação memética para gerir informação complexa e
desestruturada. Essa estrutura multiagente foi conectada a uma plataforma de e-learning com
experimentos para validar a proposta memética em termos de flexibilidade, eficiência e
interoperabilidade. Os resultados foram positivos e afirmam que a metodologia de computação
memética foi explorada para resolver problemas de e-learning de uma maneira eficiente que permite,
aos projetistas de sistemas, a implementação de um ambiente eficiente de aprendizagem.
Rossi e Carletti (2011) levam em consideração a troca de mensagens entre tutores e estudantes
no período de 2008 até 2010 dentro da Universidade de Macerata no curso de educação. A partir
disso, afirmam que em torno de 30% dessas mensagens podem ser intermediadas por agentes,
simplificando as atividades dos tutores. Com a análise de 1432 mensagens, de acordo com os autores,
foi possível identificar cinco categorias de informações, a saber: prazos, testes, recurso de estudo;
reconhecimento ou apreciação; pedidos de avaliação; mensagens dos tutores e um tópico denominado
outros.
A investigação realizada levou para a implantação de um sistema de chatbot open source que
recupera as informações já codificadas nos cursos ou aquelas originadas por estudantes através da
análise de seus registros de atividades. O agente de chatbot usa essa informação estruturada a fim de
dar resposta aos alunos para a maioria das perguntas comuns, aliviando, portanto, professores e
tutores dessa tarefa repetitiva. O sistema foi desenvolvido utilizando OLAT versão 6.3 acoplado ao
JADE para sistemas multiagentes e utilizando o ALICE com um chatbot integrado como um sistema
de mensagens.
36
2.2.3 AVA associado a Raciocínio Baseado em Casos ou Regras
Em Noh et al. (2012) é explorado o desenvolvimento de ambiente de e-learning utilizando-se
do Raciocínio Baseado em Regras (RBR) e do Raciocínio Baseado em Casos (RBC). Essa solução
foi aplicada em um curso de matemática para, mais especificamente, ensinar fração. Na aplicação
desenvolvida foi utilizada, também, a solução de multiagentes, sendo um dos agentes o responsável
por avaliar as respostas dos estudantes e fornecer a orientação pertinente conforme o nível das
respostas.
Nesse ponto estão inseridos os dois testes diferentes, sendo que, em um dado momento, o
RBC é aplicado e, em outro momento, o RBR. O resultado final dessa pesquisa destaca algumas
vantagens e desvantagens dos dois métodos. O sistema foi inicializado com vinte casos em sua base
de dados e, ao adicionar mais casos, o sistema pode facilmente fornecer uma solução para o novo
processo, mas, como a inserção desses casos também deve passar pela avaliação de especialistas e
essas avaliações são subjetivas, pois são formadas pelas suas experiências de ensino, os casos
inseridos por eles podem divergir entre um e outro.
Os autores concluem que o uso do RBR força o estudante a passar por todas as etapas de
estudo. Enquanto que o RBC é mais dinâmico na orientação de estudo e as técnicas são mais
econômicas para a sua formação e não fazem perder muito tempo para desenvolvimento. Para um
próximo trabalho, a sugestão deixada pelos autores é fazer a junção das duas técnicas, sendo cada
uma responsável por uma parte do processo, para, então, avaliar os novos resultados.
A utilização do RBC é, mais uma vez, aplicada no artigo de Sánchez et al. (2010) que,
combinada com mapas conceituais, apresenta um novo modelo de aluno, aplicado a um sistema de
aprendizagem inteligente. Foi desenvolvido sobre a plataforma HESEI, que é uma ferramenta para
elaborar sistemas de aprendizagem inteligentes e teve sua primeira versão desenvolvida em julho de
2006 no laboratório de informática educativa do centro de estudos de informática da Universidade
Central de Las Villas.
O conteúdo escolhido para aprendizagem foi a teoria dos grafos que, conforme o autor, é um
tema de estudo da matemática discreta e, pela sua importância, está inserido em outras áreas do curso
de Ciências da Computação. O RBC é aplicado através do nodo do mapa conceitual, construindo-se
o modelo de estudante e, com isso, sugere por qual caminho o estudante deve navegar, adaptando a
sua aprendizagem. O autor conclui que os resultados obtidos são bons, considerando que, no universo
37
dos casos analisados, alguns estudantes podiam pertencer a outro modelo com certo grau de
pertinência.
2.2.4 AVA associado a Lógica Fuzzy
Badaracco e Martínez (2013) aplicaram um algoritmo fuzzy linguístico para criar testes
adaptativos ligados a um STI, baseado em competências. Esse artigo visa introduzir um novo
algoritmo, fundamentado em seleção multicritério integrado aos modelos de conhecimento e Lógica
Fuzzy linguística. Essa aplicação foi desenvolvida utilizando a plataforma Java, específica para ser
utilizada em sistemas móveis, delineando apenas os processos de desenvolvimento e definindo os
interesses de configuração para o instrutor e os interesses da forma de uso para o estudante.
Em Chrysafiadi e Virvou (2012) é descrito o modelo de sobreposição de domínio e do
estudante para avaliar o avanço ou o retrocesso desse estudante, aplicando uma Lógica Fuzzy para
mensurar o sucesso do tópico a ser dominado. Não menciona exatamente qual foi o ambiente utilizado
para a implementação, mas reforça que foi aplicado para turmas de pós-graduação que aprenderam a
utilizar a linguagem C, sendo que, em um determinado período, foi utilizado um ambiente sem a
aplicação da LF e, em outro momento, foi usado esse mesmo ambiente, com a utilização da LF.
Os resultados obtidos foram comparados entre os dois períodos, a conclusão que é apresentada
a partir disso afirma que a utilização da Lógica Fuzzy trouxe resultados positivos no aprendizado
desses estudantes de pós-graduação. Para chegar a esses resultados, os autores utilizaram dois
métodos de avaliação, o primeiro, denominado Kirkpatrick’s model, mede a eficácia do treinamento
e, o segundo, o Layered Evaluation method, avalia com um foco nos usuários e outro na adaptação
do sistema. Através de questionários foi avaliada a eficácia do programa de treinamento e a
adaptabilidade do sistema. No uso do sistema foram extraídas informações sobre o tempo de leitura,
a quantidade de releitura efetuada e os erros cometidos. Com esses valores mensurados foram
definidos grupos estatísticos de avaliação, demonstrando, através de valores, a eficiência do sistema
utilizando a LF.
2.2.5 AVA associado a Rede Neural Artificial
Cabada e Estada (2011) utilizam uma rede neural Kohonen com sete neurônios de entrada,
que são questionários sobre o estilo de aprendizagem e possuem informações visuais, sequenciais, de
38
sensibilidade e da pontuação alcançada. A camada Kohonen possui 1600 neurônios que estão
dispostos em uma estrutura de 40 X 40 de um grid hexagonal que consiste em três sinais de saída
arranjados de -1 até 1 que identificam a preferência do estudante pelo tipo de material, como textos,
imagens ou vídeos. Toda a preparação do ambiente de aprendizagem é feita em uma solução de
recurso desktop e, em seguida, exportada para ser utilizada em um celular com acesso à internet.
Diaz et al. (2013) atuam em duas linhas de pesquisa, uma delas focada na utilização de redes
neurais para a previsão do desempenho acadêmico dos estudantes de programação e a outra focada
no desenvolvimento de programação de robôs. A rede neural é uma Perceptron Multi-Camadas
(MLP) com oito neurônios na camada oculta. Foram aplicados testes com os estudantes de início de
curso para identificar padrões de comportamentos acadêmicos dos alunos do primeiro ano da
disciplina de informática do Curso de Engenharia.
No desenvolvimento da rede neural foi observada a capacidade de aprendizagem
(comportamento da variância em tempo e exatidão da resposta) e a diferença entre os valores de saída
e o que era esperado pelos indivíduos. O processo de aprendizagem iniciou, na amostra de 2011-1,
com 5000000 de iterações e 183 padrões, além das 2000000 de iterações, a variância de cada iteração
não variava em mais de 0,8% de erro.
O primeiro neurônio de entrada está definido em um intervalo de 1 a 100% e é um indicador
de avaliações do estudante. As outras adotam três valores possíveis: 2, 5 e 10 e correspondem aos
resultados dos testes predecessores. O neurônio de saída possui valores entre 0% e 100%
representando a qualificação obtida na última instância de confiança. Para o processo de validação da
rede, utilizou-se a base de dados de estudantes correspondentes de 2010 dividida em dois lotes: 2010-
1 e 2010-2, que totalizam 190 estudantes, logo após aplicar filtros. Em todos os casos, observou-se o
comportamento de variância e da tendência de valores esperados versus valores de saída.
O resultado obtido pela aplicação das redes neurais parece ser aceitável e encoraja a continuar
nesse sentido. Sendo que este artigo não era a contribuição final, mas dar sequência na identificação
dos modelos mentais errôneos dos estudantes. Para contribuir na construção de uma aplicação que
possa identificar padrões de comportamento de aprendizagem e não somente a predição do
rendimento acadêmico.
39
2.2.6 AVA associado a Redes Bayesianas
No trabalho de Nunes (2007) é desenvolvido uma RB com enfoque na disciplina de ED. Para
conseguir simular os testes com a RB modelada, a autora desenvolveu um AVA que estruturava a
disciplina por tópicos e cada tópico era habilitado conforme o avanço ou o retrocesso no resultado
dos testes de conteúdo. Chegou-se à conclusão que o sistema implementado atendeu aos requisitos
levantados. Entretanto, considerando a quantidade de relações válidas em um nó, nestes casos deveria
existir pelo menos um indivíduo por célula para se ter a situação de máxima entropia, a qual reflete
iguais probabilidades de ocorrência das classificações do nó dada uma relação de nós pais. Para isto,
seria necessária uma maior quantidade de informações para obter uma validação mais próxima de
situações reais.
No trabalho de Kritikou et al. (2010) é utilizada a solução de RB com o objetivo de facilitar o
aprendizado de uma língua estrangeira, mais especificamente melhorar o processo de aprendizado do
respectivo vocabulário. Essa solução é baseada na web e considera as informações registradas no
passado no que diz respeito ao estilo de aprendizagem, como a duração do curso, a duração do teste
e a performance do estudante. Assim, através desses parâmetros, a RB é aplicada para determinar a
probabilidade de preferências futuras no que se refere ao estilo de aprendizado.
Em seu trabalho, Suebnukarn e Haddawy (2007) apresentam uma solução educacional voltada
para a área de medicina. Através de resumos de casos clínicos, os médicos interagem, inserindo seus
conhecimentos e experiências para diagnosticar ou controlar os problemas de um determinado
paciente. Nesse sentido, o trabalho dos autores foi o desenvolvimento de um sistema de tutoria
inteligente colaborativo denominado COMET (Collaborative Medical Tutor) que utiliza a técnica RB
para modelar o conhecimento e a atividade de cada aluno e de pequenos grupos.
São aplicados algoritmos de tutoria genéricos, aos quais os autores não especificam detalhes,
mas são associados a esses modelos e, então, é gerado um tutorial sugestivo que guia para a resolução
de problemas. O estudo de laboratório mostrou concordância entre as sugestões geradas pelo COMET
e a experiência dos tutores humanos.
Achumba et al. (2013) aplicam a solução de RB em um curso de engenharia elétrica para
auxiliar na construção de circuitos eletrônicos. Os nós da rede tratam, especificamente, sobre a
habilidade (baixa ou alta) de efetuar determinado procedimento e, assim, mensurar a probabilidade
de domínio dos nós que estão ligados ao conceito estudado. Não foi aplicada em situação real de
40
alunos e cenários, ficando restrita a testes de laboratório. Nesses testes os autores descrevem os
resultados positivos para continuar o trabalho no sentido de aumentar a carga de informações no
modelo e o envolvimento de mais pesquisadores.
2.2.7 AVA associado a Modelos Híbridos
Aguilar et al. (2011) aplicaram multiagentes associados à Lógica Fuzzy, oferecendo conteúdo
para ensinar matemática. O multiagente desenvolvido possui quatro módulos que são descritos como
domínio, estudante, tutoria e interface. De acordo com o estudo, muitos autores utilizam à LF ou
multiagentes para o módulo de tutoria. A interação das duas técnicas trouxe bom resultado na prática,
quando aplicado com crianças do ensino fundamental no Brasil e na Espanha.
Chen, Chen e Liu (2007) afirmam, em seu artigo, que utilizar informações de um learning
portfolio ou log de dados da web é essencial no domínio da aprendizagem web, devido ao crescimento
de sistemas de e-learning de forma global. O estudo dos autores apresenta uma mineração de dados
para avaliar o desempenho, combinando quatro teorias da inteligência computacional, que são: o Gray
Relational Analysis, um método que atua sobre amostras pequenas de dados, ou falta de informação
e incerteza, e que não pode ser manipulado por estatísticas tradicionais, o K-means clustering schema,
o fuzzy association rule mining e o fuzzy inference para identificar as regras de avaliação de
desempenho de aprendizagem. Esses quatro esquemas da computação inteligente foram aplicados
para determinar funções de pertinência fuzzy e descobrir regras de associação fuzzy relacionadas com
a avaliação de desempenho de aprendizagem.
Os autores concluem que o método proposto pode ajudar os professores a realizarem
avaliações específicas de acordo com o ambiente de aprendizagem web. O desempenho da
aprendizagem pode ser aplicado como um guia de referência para professores e como feedback de
aprendizado para estudantes. Tal mecanismo de feedback permite aos estudantes compreenderem o
seu estado atual de aprendizagem e fazerem os ajustes de aprendizagem adequados. Os professores,
por sua vez, podem determinar os principais fatores que afetam o desempenho de aprendizagem em
um ambiente de aprendizagem web, de acordo com as regras obtidas na avaliação de desempenho de
aprendizagem. Esses fatores são úteis para os professores ajustarem e se dedicarem mais nas
estratégias de ensino.
41
Wilges et al. (2012) propuseram e desenvolveram um framework que integra uma arquitetura
agente Belief-Desire-Intentetion (BDI) com uma Lógica Fuzzy. Os conceitos dessa arquitetura BDI
foram incialmente propostos por Bratman (1987). O nome atribuído à arquitetura é justificado pelos
seus estados mentais: crença, desejo e intenção. Isso envolve as atitudes mentais que geram a ação
humana. Rao e Georgeff (1995) adaptaram o modelo proposto por Bratman transformando-o em uma
teoria formal e em um modelo de execução para agentes de software baseados na noção de crenças,
desejos e intenções. Acredita-se que o problema de avaliação e acompanhamento da aprendizagem
pode ser bem modelado por agentes BDI.
O resultado gerou um framework que é composto por quatro agentes: estudante, avaliação,
atividades de aprendizado e monitoramento. A arquitetura foi conectada a um AVA e utilizada pelos
alunos da graduação da Universidade Federal de Santa Catarina. Conforme os autores, a possibilidade
de implementar agentes BDI com Lógica Fuzzy traz uma solução computacionalmente viável para
desenvolvimento em AVA, considerando que os AVA, em geral, já dispõem dos elementos
necessário para avaliar os alunos.
No artigo de Chen e Duh (2008) são aplicados os conceitos de multiagentes com Lógica Fuzzy,
nessa perspectiva o ambiente de interação é efetuado através de um site desenvolvido em PHP. A LF
possui duas entradas linguísticas de informações, como compreensão e dificuldade, e, a partir disso,
variáveis de saída são geradas para determinar o valor linguístico de aprendizado do estudante. Foram
desenvolvidos quatro agentes para gerenciar o processo: agente de interface, de retorno de resposta,
de recomendação de cursos e de manutenção de cursos.
O processo foi, então, executado sobre quatro bases de dados classificadas como: informações
dos usuários; perfis dos usuários; cursos e conta do professor. O protótipo foi aplicado para estudantes
que já tinham cursado a disciplina de programação da Linguagem C. O agente de retorno de resposta
foi implementado para que o estudante pudesse oferecer uma opinião sobre a qualidade do curso
oferecido. Na prática a solução proposta mostrou-se adequada, oferecendo um bom resultado no
aprendizado do estudante, determinando corretamente os cursos e as questões.
42
2.2.8 Análise Comparativa entre Artigos
Nesta seção, os artigos estudados e resumidos nas seções anteriores, são detalhados no Quadro
1 em forma de resumo, respondendo às perguntas de pesquisa anteriormente elaboradas e
apresentadas conforme segue:
43
Quadro 1. Autores e aplicação das perguntas de pesquisa longitudinal temporal
Autores Técnica AVA Ano Ênfase Aplicação Desenvolvido
Chen, Chen, Liu Gray Relational
Analysis, K-means
clustering scheme,
Fuzzy Association
Rule Mining,
Fuzzy Inference
2007 Estudante Tópico de
Disciplina
Não Aborda
Nunes RB 2007 Conteúdo Disciplina Desenvolvido em Java
Suebnukam e
Haddawy
RB 2007 Conteúdo Medicina Desenvolvido em Java
Chen, Duh LF 2008 Conteúdo Curso PHP e MySQL
Acampona, Gaeta,
Loia
Multiagentes,
computação
memética
2010 Estudante Não específica Não Aborda
Kritikou et al. RB 2010 Conteúdo Curso Desenvolvido em Java
Sánchez et al. RBC 2010 Estudante Disciplina HESEI
Aguillar et al. LF e Multiagentes 2011 Estudante Curso Não Aborda
Buche, Querrec Multiagentes 2011 Estudante Curso Pegase
Cabada, Estada Rede Neural 2011 Estudante Curso Desenvolvido em Java
para Celular e XML
Rossi, Carletti Multiagentes 2011 Estudante Curso JADE e ALICE
Chrysafiadi, Virvou LF 2012 Estudante Curso Não Aborda
Noh et al. RBC e RBR 2012 Estudante Curso Não Aborda
Wilges et al. BDI e LF 2012 Estudante Disciplina Moodle
Achumba et al. RB 2013 Conteúdo Disciplina Não Aborda
Badaracco, Martínez LF e Multicritério 2013 Estudante Curso Desenvolvido em Java
para Celular
Chrysafiadi, Virvou Abordagem Geral 2013 Estudante Jogos, tutores e
sistemas
Abordagem Geral
Diaz et al. Redes Neurais e
Robôs
2013 Estudante Disciplina Moodle
Esta Dissertação RB e Avaliação
Multicritério
2014 Estudante Disciplina Moodle,
desenvolvimento de
Bloco
Fonte: Resumo dos Artigos.
Identifica-se, através da análise do Quadro 1, a utilização de Lógica Fuzzy em cinco dos
dezoito artigos mencionados. Além disso, percebe-se que os ambientes de desenvolvimentos
aplicados são diversificados. Sumarizando a periodicidade dos artigos relacionados no Quadro 1 é
possível visualizar através da Figura 2 um gráfico, que representa o ano das publicações.
44
Figura 2. Publicações por quantidade e ano
Fonte: Resumo dos Artigos.
2.3 CONSIDERAÇÕES
Através da revisão sistemática da literatura são identificadas as abordagens utilizadas para
sugerir possíveis técnicas de IA para desenvolvimento de AVA. Nesta pesquisa foram utilizadas
unicamente bases de pesquisas científicas para fundamentar este capítulo.
Quanto a aplicação das técnicas de desenvolvimento, foram apresentadas soluções distintas,
sendo que algumas com maior aplicabilidade perante outras. Destaque para as aplicações com Lógica
Fuzzy e Redes Bayesianas. Através dessa pesquisa é possível identificar trabalhos na área de educação
com aplicação de RB de 2007 até 2013, indicando pesquisas que buscam solução utilizando essa
técnica. A referência do ano de 2011 e 2013 demonstra a maior quantidade de artigos publicados
conforme a RSL.
Referente a ênfase da modelagem, são relacionadas aplicações voltadas para conteúdos e
estudantes, com aplicações que variam de cursos para línguas estrangeiras, troca de experiências na
área de medicina, cursos de matemática, teoria dos grafos, linguagens de programação e como
auxiliador no processo de filtro de mensagens. Quanto aos ambientes aplicados para receber estas
soluções, destacam-se soluções próprias e adaptação de ambientes já existentes com abordagem ao
0
1
2
3
4
5
2007 2008 2010 2011 2012 2013
Qu
an
tid
ad
e
Anos
Publicações
Publicação
45
Alice e Moodle. Nos desenvolvimentos levantados, alguns estão voltados a aplicação em dispositivos
móveis como celular.
O trabalho de conclusão de curso de Nunes (2007) é uma das referências desta dissertação no
que diz respeito à aplicação da RB. O trabalho tem como foco principal a personalização de conteúdo
através de um AVA desenvolvido como solução própria. Desse trabalho extraiu-se a TPC para formar
a RB como parte da solução deste estudo de dissertação que, associado a um AVA existente, com a
funcionalidade para personalizar conteúdo.
O trabalho de Nunes (2007), na sua essência, faz o levantamento das avaliações dos estudantes
da disciplina de ED para buscar por informações de relacionamento entre os conteúdos dessa
disciplina. O resultado desse relacionamento forma uma TPC que é aplicada como base na geração
da RB. Esta, por sua vez, é aplicada em um AVA desenvolvido pela autora para indicação
personalizada de conteúdo. Na presente dissertação, diferentemente do trabalho de Nunes (2007),
optou-se por aplicar essa TPC sobre um AVA open source já disponível e que, juntamente aos testes,
aborda a aplicação de outros critérios para mensurar o nível de aprendizado do estudante. Além disso,
Nunes (2007) não se preocupou com a avaliação multicritério do aluno, realizando apenas testes
online.
Para o estudo desta dissertação, a RSL confirma, então, a aplicação das RB como uma técnica
adequada para personalização de conteúdo (SUEBNUKAM; HADDAWY, 2007; KRITIKOU, 2010;
ACHUMBA, 2013). Para os outros trabalhos que implementaram técnicas diferentes da RB,
verificou-se a aplicação para a condução do estudante no que se refere ao material disponível. Em
relação às técnicas de avaliação dos artigos estudados, observa-se que elas são consideradas somente
para classificar os alunos através de uma nota de aproveitamento, sem abordagem da utilização de
outros critérios referentes à interação do aluno com o ambiente e que possam auxiliar a mensurar o
nível de aprendizado dos estudantes. Desde o início da busca por artigos até a seleção final para essa
análise comparativa, a análise multicritério aparece somente uma vez em Badaracco e Martínez
(2013) e, mesmo assim, é utilizada para classificação de conteúdo gerenciado pelo tutor, sem
indicação da aplicação da técnica para mensurar o nível de aprendizado de um estudante. Além disso,
os autores definem os pesos dos critérios.
De forma geral, observa-se na literatura a aplicação de algumas técnicas de IA para
personalização de conteúdo. As avaliações, por sua vez, se resumem, basicamente, aos conteúdos
46
estudados. Então, o nível de aprendizado de um estudante é caracterizado pelo resultado que esse
estudante obteve através de uma avaliação somativa, aquela em que o aprendizado é mensurado
através de trabalhos e provas. A utilização de outros critérios para mensurar nível de aprendizado, e
que podem ser registrados pelo AVA, através da interação deste estudante com o ambiente, não é
mencionada. No que diz respeito à mensuração do nível de aprendizado, não é mencionada a
utilização de outros critérios que possam ser registrados pelo AVA através da interação desse
estudante com o ambiente. O próximo capítulo traz os conceitos teóricos no que tange aos AVA para
que se possa alcançar o resultado do desenvolvimento deste estudo de dissertação.
47
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Este capítulo concentra-se na fundamentação teórica que oferece o suporte necessário para o
desenvolvimento deste estudo. Na seção 3.1 são conceituados os Ambientes Virtuais de
Aprendizagem. A seção 3.2 apresenta algumas definições da literatura sobre Inteligência Artificial e
na seção 3.3 a estrutura de Redes Bayesianas é definida. Na seção 3.4 são conceituados os Sistemas
Tutores Inteligentes. A seção 3.5 é responsável pela apresentação do conceito da Análise Multicritério
de Decisão. Por fim, na seção 3.6 são apresentadas as considerações do capítulo.
3.1 AMBIENTES VIRTUAIS DE APRENDIZAGEM
Conforme Bragança, Ferreira e Pontelo (2008), um ambiente de aprendizagem é um espaço
que oferece ao indivíduo oportunidades de aprendizagem, às vezes é confundido com o espaço físico
no qual ocorrem práticas educativas. Os autores propõem uma visão mais geral uma visão mais geral,
abarcando o conjunto formado entre os sujeitos, os objetos e os recursos que interagem no processo
de aprender.
Moreira (2007) também descreve que o ambiente de aprendizagem é um lugar previamente
organizado para promover oportunidades de aprendizagem. Além disso, de acordo com o autor, é a
partir de interações entre alunos, professores e entre as demais fontes materiais e simbólicas do
ambiente que o aprendizado acontece.
Os ambientes de aprendizagem podem ser classificados a partir de vários critérios, pois há
vários fatores que interferem num processo de aprendizagem, dentre eles a sistematização e a
autonomia do aprendiz. A sistematização é o que estrutura e valida o processo de aprendizagem, como
avaliações, certificados e contratos entre os sujeitos que participam do processo. Já o nível de
autonomia do aprendiz expressa o grau de controle que a organização do ambiente e os demais atores
envolvidos imprimem nas interações do aprendiz com os diferentes objetos de aprendizagem.
A partir de uma linha contínua, portanto, caracteriza-se o ambiente de aprendizagem da
seguinte maneira: quanto maior a sistematização e menor a autonomia, maior é o caráter formal da
aprendizagem. O outro extremo da linha aponta para ambientes não formais, com menor
sistematização e mais autonomia por parte do aprendiz (BRAGANÇA; FERREIRA; PONTELO,
48
2008). A
Figura 3 ilustra o que foi descrito neste parágrafo.
Figura 3. Classificação de um ambiente de aprendizagem.
Fonte: Bragança, Ferreira e Pontelo (2008).
Um Ambiente Virtual de Aprendizagem também é definido como ambiente que faz uso das
tecnologias de informação e comunicação para dar suporte à aprendizagem. A mediação da
aprendizagem pode ser feita totalmente a distância, ou através de ambientes virtuais, que dão apoio à
aprendizagem presencial. Esses ambientes vão além da disponibilização de conteúdo instrucional
através de páginas da web, pois integram ferramentas de interação, a fim de possibilitar cenários para
trocas cognitivo-sociais entre alunos e professores. Nos AVA, os papéis tradicionais dos professores
e alunos são redefinidos de forma que o aluno se torna um agente mais ativo no processo de
aprendizagem, produzindo conhecimento, estabelecendo relações, colaborando com os colegas e
socializando ideias (CASA, RIBEIRO e SILVA, 2010).
Almeida (2003) descreve o AVA como:
(...) sistemas computacionais disponíveis na Internet, destinados ao suporte de atividades
mediadas pelas tecnologias de informação e comunicação. Permitem integrar múltiplas
mídias, linguagens e recursos, apresentar informações de maneira organizada, desenvolver
interações entre pessoas e objetos de conhecimento, elaborar e socializar produções tendo em
vista atingir determinados objetivos. As atividades se desenvolvem no tempo, ritmo de
trabalho e espaço em que cada participante se localiza, de acordo com uma intencionalidade
explícita e um planejamento prévio denominado design educacional, o qual constitui a
49
espinha dorsal das atividades a realizar, sendo revisto e reelaborado continuamente no
andamento da atividade (ALMEIDA, 2003, p.331).
Na mesma linha de pensamento, Brasil (2007) define os AVA como:
(...) programas que permitem o armazenamento, a administração e a disponibilização de
conteúdos no formato Web. Dentre esses, destacam-se: aulas virtuais, objetos de
aprendizagem, simuladores, fóruns, salas de bate-papo, conexões a materiais externos,
atividades interativas, tarefas virtuais (webquest), modeladores, animações, textos
colaborativos (wiki). (BRASIL, 2007, p.11)
A partir da aplicação de estudos, de experiências dinâmicas e da identificação de nuances do
aprendizado, Valentini e Soares (2010), em seu trabalho de pesquisa, chegaram à conclusão de que
para construir ambientes virtuais de aprendizagem não basta apenas “transferir” o modelo pedagógico
tradicional para a via digital, utilizando, simplesmente, ferramentas digitais para insistir em
metodologias tradicionais (baseadas em transmissão e recepção). De acordo com as autoras, é preciso
ir além e, assim, explicitar, definir e construir concepções pedagógicas com novas bases
epistemológicas para esse novo cenário. Então, o uso dos recursos da informática em si não leva a
inovações pedagógicas se tais recursos não romperem com os antigos paradigmas empiristas de
ensino-aprendizagem, pois, do contrário, é mais uma ferramenta para a reprodução de informações e
não para a construção do saber por parte de alunos e professores.
3.2 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
De acordo com Russel e Norvig (2009), há várias definições para IA. Algumas se preocupam
com o processo de pensar e raciocinar, outras com o comportamento. Além disso, algumas medem o
sucesso em termos de performance dos humanos, outras medem o sucesso a partir de um ideal
conceito de inteligência que pode ser chamado de racionalidade. Ao todo é possível elaborar 4
possíveis definições, estas são apresentadas e relacionadas no Quadro 2:
50
Quadro 2. Possíveis definições para IA
Sistemas que pensam como humanos Sistemas que pensam racionalmente
“O excitante novo esforço para fazer os
computadores pensar... máquinas com mentes,
no seu sentido literal” (HAUGELAND, 1985
apud RUSSEL & NORVIG, 2009)
“A automatização de atividades que associamos
com o pensamento dos humanos, atividades
como tomada de decisões, resolução de
problemas, aprendizagem...” (BELLMAN, 1978
apud RUSSEL & NORVIG, 2009)
“O estudo das faculdades mentais através de
modelos computacionais” (CHARNIAK AND
MCDERMOTT, 1985 apud RUSSEL &
NORVIG, 2009)
“O estudo das computações que tornam possível
perceber, raciocinar e agir” (WINSTON, 1992
apud RUSSEL & NORVIG, 2009)
Sistemas que agem como humanos Sistemas que agem racionalmente
A arte de criar máquinas que executam funções
que requerem inteligência quando executadas
por pessoas” (KURZWEIL, 1990 apud
RUSSEL & NORVIG, 2009)
“O estudo de como fazer os computadores fazer
coisas, as quais, no momento, as pessoas são
melhores” (RICH & KNIGHT, 1991 apud
RUSSEL & NORVIG, 2009)
“Inteligência Computacional é o estudo da
concepção dos agentes inteligentes” (RUSSEL
& NORVIG, 2009 apud POOLE et al.,1998)
“IA … diz respeito ao comportamento
inteligente dos artefatos” (LUGER &
STUBBLEFIELD,1993 apud RUSSEL &
NORVIG, 2009)
Fonte: Russel e Norvig (2009, p. 2).
Conforme Casa, Ribeiro e Silva (2010), a aplicação de técnicas de IA na construção de
sistemas é capaz de agir de uma maneira que emula, mesmo que de modo limitado, a ação de
assistentes ou facilitadores humanos, interagindo com estudantes com o objetivo de auxiliá-los e/ou
estimulá-los a superarem problemas encontrados no processo de ensino e aprendizagem.
Este trabalho propõe uma contribuição para a definição de sistemas que agem como humanos,
pois, tomando como referência as funções que são executadas por pessoas, a solução proposta busca
auxiliar no processo de ensino e aprendizagem, gerenciando a apresentação de conteúdo e avaliando
o processo de aprendizagem como um todo através da avaliação multicritério.
3.3 REDES BAYESIANAS
O cálculo de probabilidades pode ser aplicado no tratamento da incerteza. Nessa abordagem,
o raciocínio baseia-se na realização de inferências probabilísticas, ou seja, no cálculo da probabilidade
condicional de um evento com base em todas as evidências disponíveis a partir da aplicação do
Teorema de Bayes (LADEIRA; VICARI e COELHO, 1999).
51
A RB consiste em uma técnica gráfica de modelagem probabilística do conhecimento, a qual
permite realizar deduções diante das incertezas através da representação gráfica de relações de
causalidade entre variáveis pertencentes ao domínio do problema (MILHO e FRED, 2002).
É possível, ao aplicar a Teoria da Probabilidade (TP), determinar as chances de um
determinado evento ocorrer e de como combinações de eventos podem se influenciar mutuamente
(LUGER, 2004).
3.3.1 Teorema de Bayes
A TP permite mensurar incertezas anteriores ao conhecimento de eventos. Isso ocorre a partir
da atribuição de um valor no intervalo [0,1], o qual representa a probabilidade de ocorrências de um
determinado evento. O conjunto de todos os eventos simples de uma experiência aleatória é
representado pelo espaço amostral S. Ao tomar como exemplo o lançamento de uma moeda, tem-se
S = {c, k}, para c = cara e k = coroa, não sendo viável predizer com certeza qual será o resultado, é
possível medir a chance de ocorrer cara ou coroa antes de ser realizado o lançamento. Assim, entende-
se por experiência aleatória as situações cujos resultados são imprevisíveis e mutuamente
excludentes, ou seja, a probabilidade da intersecção entre dois conjuntos é igual a zero (TIBIRIÇA,
2005).
Através da aplicação da TP chega-se ao Teorema de Bayes que, conforme Luna (2004), é dado
pela Equação (1), também denominada como Fórmula de Inversão:
)(
)(*)|()|(
BP
APABPBAP
(1)
P(A) é a probabilidade a priori de A; P(B) é um fator de normalização; P(A | B) é a
probabilidade a posteriori de A; e P(B | A) é a verossimilhança da evidência B.
Tibiriça (2005) afirma ser necessário generalizar o teorema da Equação (1) para que seja
possível trabalhar com m eventos e n evidências, de forma a simular a situação que é normalmente
encontrada em problemas do mundo real. Considerando que as evidências B1, ..., Bn sejam
independentes sob um evento A, tem-se o exposto na Equação (2):
52
)...(
)(*)|(...*)|(*)|()...|(
21
2121
n
nn
BBBP
APABPABPABPBBBAP
(2)
As probabilidades Bayesianas consideram as probabilidades como subjetivas e associadas ao
conhecimento pessoal dos indivíduos, tendo a vantagem de não ser necessário relacionar
experimentos para estimar a probabilidade associada a cada evento. Assim, no modelo Bayesiano, a
probabilidade de um evento é tida como um grau de crença na probabilidade de que um evento ocorra
(ORLANDELI, 2005).
O Teorema de Bayes é, especificamente, de grande utilidade no cálculo de probabilidades
condicionais, consistindo em um método quantitativo para a revisão de probabilidades conhecidas
com base em uma nova informação amostral. Trata-se de um teorema fundamental para a análise de
um conjunto de informações disponíveis e para a obtenção de uma conclusão objetiva, expressa
numericamente (TIBIRIÇA, 2005).
As probabilidades condicionais representam conhecimento de causa e efeito, sendo possível
estimar através delas a probabilidade de que uma causa esteja presente com base na presença de
alguns efeitos. Uma alternativa para o tratamento das informações de causa e efeito consiste na
utilização das Redes Bayesianas (ORLANDELI, 2005).
3.3.2 Aplicação da Rede Bayesiana
Uma RB é uma técnica gráfica para a modelagem do conhecimento probabilístico que utiliza
nós, para representar as variáveis aleatórias de um determinado modelo, e arcos, que ligam dois nós,
para representar as dependências probabilísticas entre as variáveis relacionadas. Cada nó possui a
função de distribuição de probabilidades condicional dos valores que podem ser assumidos pela
variável aleatória associada, dado os valores de probabilidade dos nós que estão diretamente ligados
ao nó em questão, chamados nós pais (RABENSCHLAG, 2005).
Quando se trabalha com incerteza é importante saber se a informação sobre algum evento
influencia a crença em outros, isso por causa da criação e da eliminação de relacionamentos de
dependências. As formas de propagação de evidência entre variáveis em uma rede causal foram
analisadas por Pearl (1986) e Verma (1987) e estão representadas na Figura 4.
53
Figura 4. Representação das estruturas gerais de uma RB.
Fonte: Adaptado de Rabenschlag (2005).
Rabenschlag (2005) elucida as três estruturas:
Ligação Divergente: descreve o caso em que a variável V1 é uma evidência para V2 e V3,
o que as torna condicionalmente independentes dado V1.
Ligação Convergente: se nada é conhecido sobre V3 exceto que pode ser inferido com
base em V1 ou V2, então estes são ditos independentes, isto é, a evidência de um deles
não influencia a certeza dos outros.
Ligação em Série: representa o caso em que V1 influencia a certeza em V2 que, por sua
vez, exerce influência sobre V3.
Uma vez definida a topologia de uma RB, é necessário definir a Tabela de Probabilidades
Condicionais (TPC) para cada nó, em que cada linha da tabela contém uma probabilidade a posteriori
para cada caso condicional proveniente dos nós pais. Todas as entradas da matriz de probabilidades
conjunta podem ser calculadas a partir de informações disponíveis na RB. Então, cada entrada da
matriz é representada pelo produto dos elementos adequados das TPCs (RUSSEL & NORVIG, 2009).
54
As RB permitem a análise de grandes quantidades de dados, por isso são utilizadas para
extração de conhecimentos úteis em tomadas de decisão, em controle ou em previsão do
comportamento de um sistema, em diagnóstico das causas de um fenômeno, entre outros.
Considerada a RB construída, é possível aplicar o procedimento denominado Inferência em RB para,
conforme novas evidências se tornam conhecidas, obter as estimativas de probabilidades de eventos
relacionados aos dados. A inferência em RB é realizada a partir do cálculo de probabilidades a
posteriori, o que permite a obtenção de respostas sobre um domínio de dados a partir de novas
evidências conhecidas (LUNA, 2004).
3.4 SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES
Nesta seção são definidas e apresentadas algumas características dos STI. É, ainda, feita uma
explanação sobre o surgimento da estrutura, suas características e como é definido e aplicado.
3.4.1 História dos Sistemas Tutores Inteligentes
No final dos anos 50 e no princípio dos anos 60, muitos pesquisadores, tais como Alan Turing,
Marvin Minsky, John McMarthy e Allen Newell, acreditavam que os computadores que poderiam
“pensar” como os seres humanos rapidamente se tornariam uma realidade. Isso, no entanto, não
aconteceu. Alguns pensavam que o principal obstáculo para a realização desse objetivo era a
necessidade de criação de computadores maiores e mais rápidos. Parecia razoável assumir que, uma
vez criadas as máquinas que poderiam pensar, elas seriam capazes de realizar qualquer tarefa que
estivesse associada com o pensamento humano como, por exemplo, a instrução1 (GAVIDIA e
ANDRADE, 2003).
Os Sistemas de Instrução Assistida por Computador (CAI) foram o passo inicial na história
dos Sistemas Tutores Inteligentes. A criação da Instrução Assistida por Computador (CAI) seguiu
um caminho natural nos anos 50 em que a CAI era vista como um simples “programa linear”. A
1 Neste contexto, a instrução refere-se ao processo de ensino/aprendizado caracterizado principalmente pelo ensino de
técnicas e de um conteúdo específico, semelhante ao treinamento.
55
Figura 5 mostra a evolução:
Figura 5. Evolução dos sistemas de ensino utilizando o computador
Fonte: Gavidia e Andrade (2003).
Dentro da evolução cada um tinha sua característica:
Programas Lineares: caracterizados por mostrar o conhecimento de forma linear.
Programas Ramificados: também conhecidos como programação em árvore, tinham
feedback e eram adaptados para dar as respostas aos alunos.
Sistemas adaptativos: caracterizados pela possibilidade de adaptar o ensino às
necessidades dos alunos.
Sistemas Tutores Inteligentes: com a característica de aprender fazendo.
3.4.2 Definição dos Sistemas Tutores Inteligentes
Os STI empregam uma estrutura que combina elementos tradicionais da área de IA, como
formalismos para a representação do conhecimento e dos modelos cognitivos. Em geral, os STI estão
associados a uma visão sobre o processo de ensino e aprendizagem, relacionada à ideia de
transferência de conhecimento, na qual todo o processo de aprendizagem/interação é dirigido pelo
próprio STI. Mais recentemente, no entanto, e por influência de discussões sobre o construtivismo
piagetiano na concepção de sistemas para a educação, outras formas de organização dos STI procuram
oferecer maior autonomia para o aprendiz, agindo mais como assistentes/facilitadores do processo de
aprendizagem e menos como instrutores/guias (CASA, RIBEIRO e SILVA, 2010).
Basicamente, um STI é composto dos seguintes elementos (POLSON, 1988):
56
Modelo do Aprendiz (Estudante): representa diversos aspectos daquilo que o sistema
“sabe” sobre o aprendiz ou sobre o conhecimento desse aprendiz. A presença desse
modelo é o que caracteriza um STI, já que através de interações o sistema identifica
crenças, experiências anteriores, erros e acertos, entre outros. Através dessa abordagem é
possível estabelecer as estratégias de ensino e de aprendizagem, aproximando-as de um
determinado aprendiz ou grupo de aprendizes.
Modelo do Domínio: geralmente uma base de conhecimento sobre o tema de que trata o
STI.
Modelo de Estratégias de Ensino: reúne um conjunto de possíveis estratégias para
promover a aprendizagem e que podem ser aplicadas em determinadas situações.
A interação desses elementos pode ser representada como demonstra a Figura 6:
Figura 6. Arquitetura clássica de um STI
Fonte: Giraffa (1999).
Casa, Ribeiro e Silva (2010) ressaltam que os STI têm um papel importante no
desenvolvimento de sistemas computacionais dedicados à educação. Inclusive, a introdução de
características, para torná-los sistemas mais flexíveis e compatíveis com uma visão construtivista de
aprendizagem, tem levado ao surgimento de uma nova classe de STI que pode também contribuir de
maneira significativa para o avanço de pesquisas sobre metodologias de ensino e aprendizagem.
57
3.4.3 Comportamento do tutor no STI
A seleção do conjunto de estratégias de ensino que constitui o STI é um aspecto muito
importante para garantir a qualidade pedagógica do ambiente. A seleção de uma estratégia depende
de vários fatores, tais como: o nível de conhecimento do estudante, o domínio, a motivação e as suas
características afetivas. A utilização da mesma estratégia não produz um efeito satisfatório para todos
os estudantes. Segundo Frasson, Mengelle e Aimeur (1997), cada estratégia tem vantagens
específicas. É muito útil saber qual a estratégia que fortalece adequadamente o processo de
aprendizagem para um determinado estudante. É adequado, também, que professores apresentem o
mesmo material de formas diferentes. As situações em que isso pode ocorrer não são previsíveis (até
mesmo se o domínio for previsível). O que se pode fazer é procurar diversificar o auxílio oferecido
ao aluno, considerando os indicadores retirados do próprio trabalho pregresso dos estudantes
(GIRAFFA, 1999).
3.5 ANÁLISE MULTICRITÉRIO DE DECISÃO
Barron (1992) define decisão como uma escolha de ações para atingir determinados objetivos,
baseada em opiniões sobre essas ações e nas suas possibilidades de atingir os objetivos. As decisões
podem ser intuitivas, programadas ou analíticas.
Uma decisão é intuitiva quando o decisor escolhe uma alternativa somente segundo seu
conhecimento e experiência, de forma empírica e sem nenhum apoio analítico, pois sabe o que fazer
em determinadas situações. As decisões programadas ocorrem quando há um conjunto predefinido
de regras e instruções para a escolha das alternativas. As decisões analíticas envolvem escolhas
importantes e estratégicas de grande repercussão e requerem um processo de avaliação cuidadoso,
formal e cientificamente embasado (KABLI, 2009; TZENG e HUANG, 2011).
Nesses casos, o processo decisório é complexo, pois (ENSSLIN, MONTIBELLER e
NORONHA, 2001):
Envolve o claro estabelecimento das metas e objetivos a serem alcançados.
Requer a definição das diferentes alternativas e soluções possíveis, muitas vezes
difusas ou desconhecidas.
Diversos critérios devem ser considerados na avaliação das alternativas.
58
Podem ocorrer conflitos de valores e de objetivos entre os responsáveis ou atingidos
pela decisão.
Há diferentes relações de poder entre os grupos de interesse envolvidos.
Envolve grande quantidade de informações, tanto quantitativas quanto qualitativas.
As informações disponíveis são usualmente incompletas.
Mussoi (2013) afirma que uma decisão se realiza através de um processo ao longo do tempo.
Nessa metodologia, ocorrem confrontações e interações entre as preferências dos atores. O fluxo do
processo decisório ocorre em diversas etapas e estas servirão para orientar a decisão a ser tomada.
Keeney e Raiffa (1993) descrevem esse processo em várias etapas, assumindo que o decisor
desenvolve previamente as alternativas. As principais etapas de um processo decisório são:
1. Definição do problema decisório.
2. Identificação de um conjunto de alternativas viáveis.
3. Definição dos critérios de avaliação das alternativas.
4. Mensuração do desempenho local das alternativas em cada critério decisório e composição
de uma matriz de decisão.
5. Elicitação das preferências dos decisores e determinação dos pesos da importância relativa
dos critérios.
6. Mensuração de desempenho global das alternativas, em função da agregação do
desempenho local e dos pesos dos critérios.
7. Análise de sensibilidade para verificar a robustez das alternativas em relação à variação
dos pesos e das pontuações dos critérios.
8. Recomendação da melhor alternativa para a tomada de decisão.
O fluxo do processo decisório e suas interações são apresentados na Figura 7:
59
Figura 7. Fluxo de um processo decisório
Fonte: Mussoi (2013).
Os métodos de análise multicritério da decisão são indicados para a explicitação, incorporação
e quantificação dos diversos aspectos subjetivos do processo decisório. Dessa forma, as repercussões
qualitativas e quantitativas de cada alternativa nos objetivos considerados podem ser analisadas e as
decisões tomadas podem ser legitimadas e justificadas aos demais envolvidos no processo decisório
(MUSSOI, 2013).
Mussoi (2013) complementa que um dos benefícios do uso modelos multicritérios para apoio
à decisão é estabelecer um método formal e objetivo para análise das alternativas, pois os modelos
multicritérios descrevem quaisquer preocupações ou questões que os agentes considerem
importantes. Com o envolvimento dos agentes, assegura-se que os objetivos são apropriadamente
explicitados e que o modelo esteja bem estruturado e reflita os valores e as preferências dos decisores.
A experiência demonstra que é mais fácil as pessoas concordarem com as regras para a seleção das
alternativas do que com as decisões a serem tomadas. Portanto, um modelo que avalie as alternativas
a partir dos valores e das preferências predominantes no grupo pode ser uma forma eficaz de construir
um consenso na tomada de decisão (MERKHOFER, 2005). É fundamental, no entanto, uma
60
modelagem adequada do processo decisório, pois a forma como os recursos serão alocados afetarão
o desempenho futuro da empresa ou da organização (MEADE; PRESLEY, 2002).
A decisão no contexto deste trabalho se refere ao processo de avaliação que o professor deverá
realizar sobre o desempenho do aluno no uso do AVA desenvolvido.
3.6 METODOLOGIA RANK ORDER CENTROID
A análise multicritério possui, em uma parte do processo, o envolvimento da geração da matriz
de decisão e a geração dos pesos desses critérios. Quando não é sabido o valor dos pesos exatos,
algumas metodologias podem ser aplicadas para atender a esse propósito. Aqui, neste estudo, os
valores desses pesos serão definidos pela metodologia Rank Order Centroid (ROC), que utiliza como
base o cálculo do centroide. Proposta por Barron (1992) apud Mussoi (2013), a metodologia ROC é
derivada de uma análise sistemática da informação implícita no ranque da preferência ordinal dos
critérios. Os pesos são determinados pelas médias das coordenadas correspondentes aos vértices que
definem o centroide. Os pesos ROC são calculados a partir dos vértices do simplex 𝒮𝑛, definido por
𝑤1 ≥ 𝑤2 ≥ ⋯ ≥ 𝑤𝑛 ≥ 0 e restrito por ∑ 𝑤𝑖 = 1𝑛𝑖=1 , cujos vértices são 𝒆𝟏 = (1, 0, ⋯ ,0), 𝒆𝟐 =
(1 2⁄ , 1 2⁄ , 0, ⋯ ,0), 𝒆𝟑 = (1 3⁄ , 1 3⁄ , 1 3⁄ , 0, ⋯ ,0), , 𝒆𝒏 = (1 𝑛⁄ , 1 𝑛⁄ , 1 𝑛⁄ , ⋯ , 1 𝑛⁄ ). De forma
geral, para o i-ésimo atributo mais importante, o peso centroide é calculado pela equação:
𝑤𝑖(𝑅𝑂𝐶) =1
𝑛∑
1
𝑗 , 𝑖 = 1, ⋯ , 𝑛.
𝑛
𝑗=𝑖
(3)
Barron e Barrett (1996) apud Mussoi (2013) comparam várias equações, mas, a partir de
resultados e simulações, verificam que os pesos ROC e como as outras fórmulas convergem para a
mesma melhor alternativa em 75 a 87% dos casos analisados e concluem que o método ROC
apresenta uma excelente relação entre facilidade de obtenção dos pesos e eficácia na seleção da
melhor alternativa, constituindo uma ferramenta prática para os modelos multicritério.
Neste trabalho, o especialista indica a ordem de prioridade dos critérios e o método ROC faz
os cálculos necessários, retornando, como saída, o peso destes critérios.
61
3.7 CONSIDERAÇÕES
Neste capítulo foram considerados os tópicos principais da fundamentação teórica para este
estudo, com este embasamento, o próximo capitulo será apresentado o detalhamento do módulo
proposto e suas particularidades de desenvolvimento.
O sistema proposto faz a combinação das RB para avaliação e apresentação de conteúdo e
utiliza a avaliação multicritério para a avaliação do desempenho do estudante no uso do AVA. Para
oferecer uma decisão sobre o processo de ensino e aprendizagem, usa-se como referência a nota dos
testes, o número de acessos ao ambiente, o número de acessos ao conteúdo e o tempo de execução da
avaliação.
62
4 MÓDULO PROPOSTO
Neste capítulo é apresentado o módulo de ensino e aprendizagem com a utilização da RB
referente à condução de conteúdo para o estudante. Este módulo também é responsável pela geração
da AM para o professor sobre a performance desse aluno. Na seção 4.1 é descrita uma visão geral do
sistema. A seção 4.2 apresenta a modelagem do STI com o modelo de dados e os detalhes do
desenvolvimento. Na seção 4.3 são descritas as tecnologias aplicadas para o desenvolvimento. Por
fim, a seção 4.4 apresenta as considerações gerais sobre a solução do STI.
4.1 VISÃO GERAL DO SISTEMA
O desenvolvimento do módulo de ensino desta dissertação está formalizado na forma de um
bloco para o Moodle. Algumas informações do usuário conectado ao AVA servirão de referência para
o STI iniciar o seu processo. Para fundamentar a solução proposta, é apresentada na subseção 1.1.1 a
Figura 1 que tem por objetivo exibir a visualização geral do sistema. Outra forma de representar como
o STI interage com o AVA é descrita e visualizada na Figura 8:
Figura 8. AVA Moodle interagindo com Bloco STI
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
63
De acordo com a Figura 8, o estudante deve acessar o AVA Moodle com um usuário e uma
senha previamente configurados com permissões para estudante. Uma vez o aluno conectado no
ambiente, tem acesso ao conteúdo, aos testes da disciplina de Estrutura de Dados e ao Bloco STI.
Este, por sua vez, fica responsável por efetuar a interação com o RB conforme o avanço na leitura e
nos testes de conteúdo.
O professor também acessa o AVA Moodle com um usuário e uma senha previamente
configurados com permissões para professor. O professor, conectado ao ambiente, tem acesso à
edição de conteúdos e seus testes, possui, também, um acesso ao STI para gerar a informação da AM
referente aos estudantes ligados à disciplina. Essa ligação dos alunos e do professor à disciplina de
Estrutura de Dados também é efetuada através das configurações básicas que o ambiente disponibiliza
na sua configuração.
O professor inicia o processo, é responsável em disponibilizar o conteúdo conforme ementa
da disciplina e prepara os testes de conteúdo, que estão associados a cada tópico, por nível de
dificuldade. O conteúdo pode ser qualquer material digital, como textos, links externos de internet,
vídeos e tutoriais, que se refere à disciplina. O estudante, por sua vez, tem acesso ao primeiro tópico
de estudo da disciplina de ED.
Esse aluno efetua a leitura necessária e, quando ele considera que está com o conteúdo
dominado, executa o teste do conteúdo. Assim que o teste está finalizado, o estudante solicita ao STI
a análise do exame. O STI, por sua vez, faz a inferência na RB para reforçar ou avançar o conteúdo.
Conforme o aluno avança nos conteúdos, o professor pode acompanhar a evolução desse estudante
pela AM e, assim, mensurar o nível de aprendizado.
4.2 MODELAGEM E DESENVOLVIMENTO DO STI
O sistema proposto possui algumas particularidades em seu desenvolvimento que serão
tratadas nesta seção, cada uma das subseções exige algum tipo de desenvolvimento para poder gerar
o todo.
4.2.1 Modelo de Dados
O modelo de dados foi concebido a partir de três tabelas que possuem a finalidade de registrar
todas as etapas da interação do estudante no ambiente mais especificamente com o STI.
64
Figura 9. Modelo de Dados do STI Bayes Criteria
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
A Figura 9 apresenta a Modelagem Entidade e Relacionamento (MER), aplicada ao STI. A
tabela especificada no Quadro 3, faz a ligação dos dados entre o Moodle e o STI, armazenando a
chave primária do usuário e registrando as orientações que o STI fornece ao estudante no seu processo
de estudos.
Quadro 3. Tabela block_bayes_criteria
Atributos Tipo Comentário
Id Inteiro Identificador da Tabela
userid Inteiro Identificador do usuário (estudante ou professor) proveniente do
Moodle
orientation Texto Orientação fornecida pelo STI
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
A tabela especificada no Quadro 4, trata, especificamente, sobre os conteúdos na forma de
tópicos. É responsável em registrar os nós da RB que o aluno ativou através do seu processo de estudo.
Armazena informações de nós ativos e inativos, além dos identificadores das avaliações por nível de
dificuldade executadas pelo estudante.
65
Quadro 4. Tabela block_bayes_criteria_node
Atributos Tipo Comentário
Id Inteiro Identificador da Tabela
bayescriteriaid Inteiro FK para o identificador do block_bayes_criteria
Node Texto Nó da Rede Bayesiana
Enabled Inteiro Nó Habilitado (0 - Desabilitado / 1 - Habilitado)
Idtesteasy Inteiro Identificador da avaliação de nível fácil
Idtestmedium Inteiro Identificador da avaliação de nível médio
Idtesthard Inteiro Identificador da avaliação de nível difícil
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
A tabela especificada no Quadro 5 trata dos reforços ativados para o tópico associado à
disciplina de ED. Também é responsável em registrar os nós de reforço da RB que o aluno ativou
através do seu processo de estudo. Armazena informações de nós de reforço ativos e inativos.
Quadro 5. Tabela block_bayes_criteria_update
Atributos Tipo Comentário
Id Inteiro Identificador da Tabela
bayescriterianodeid Inteiro FK para o identificador do block_bayes_criteria_node
nodeupdate Texto Nó de Reforço(Atualização) ativado
Enabled Inteiro Nó Habilitado (0 - Desabilitado / 1 - Habilitado)
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
4.2.2 Aplicação da Rede Bayesiana
Em uma das etapas da modelagem do sistema, foram definidos os nós e arcos da RB que são
consultados no avanço ou retrocesso da apresentação do conteúdo conforme o teste de conteúdo
efetuado pelo estudante. Este modelo foi utilizado com referência do trabalho de Nunes (2007) e sua
TPC que se encontra no ANEXO A. Na Figura 10 é apresentada a estrutura da RB modelada.
66
Figura 10. Rede Bayesiana da Disciplina da Estrutura de Dados
Fonte: Nunes (2007).
Os nós estão relacionados no Quadro 6 abordando a sua definição e significado referente ao
conteúdo:
67
Quadro 6. Definição dos Nós e seu significado
Nós Definição Significado Conteúdo/Avaliação
EstruturaDados Estrutura de Dados Responsável por iniciar a Rede Bayesiana
Pilha Pilha Conceitos de encadeamento por Pilha
Fila Fila Conceitos de encadeamento por Fila
MetPesq Métodos de Pesquisa Conceitos de Métodos de Pesquisa
Lista Lista Conceitos referente a Listas
Arvore Árvore Conceitos referente a Árvores
MetOrd Métodos de Ordenação Conceitos referente a Métodos de Ordenação das
informações
AlocDin Alocação Dinâmica Conceitos referente a Alocação Dinâmica de
memória
Vetor Vetor Conceitos referente a Vetores de informações
Recursiv Recursividade Conceitos referente a lógica de programação com
aplicação de Recursividade de chamada
Fonte: Adaptado de Nunes (2007) pelo Autor.
O nó principal é a Estrutura de Dados, mas a sequência dos tópicos é definida pelo tutor e,
assim, quando o estudante executa uma avaliação com resultado satisfatório é oferecido o próximo
tópico a estudar. Os nós AlocDin, Vetor e Recursiv estão ligados à disciplina de Algoritmos e Lógica
de Programação e eles são ativados somente quando os nós Lista, Árvore e MetOrd forem
insatisfatórios.
4.2.3 Definição dos Critérios
A aplicação da AM será com o objetivo de auxiliar o professor na decisão sobre o nível de
aprendizado deste estudante, então os critérios foram definidos conforme o Quadro 7:
68
Quadro 7. Critérios e seus significados
Critério Significado Conteúdo/Avaliação
Nota dos Testes
de Conteúdo
A nota do teste serve como referência de entendimento do conteúdo no momento
que é aplicada a avaliação. É utilizada a nota do teste para geração do nível de
aprendizado
Número Acessos
Ambiente
A quantidade de acessos ao ambiente caracteriza que o estudante está
procurando o ambiente para estudos.
Número Acessos
Conteúdo
A quantidade de vezes de acesso ao conteúdo demonstra a capacidade de
interpretação do material oferecido.
Tempo Execução
do teste de
Conteúdo
O tempo que o estudante leva para fazer a avaliação demonstra o nível de
raciocínio e a formação de resposta. É considerado, como o melhor resultado, o
menor tempo entre todos os estudantes e, sobre isso, é aplicado ao estudante
avaliado.
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Para alcançar o nível de aprendizado do estudante através da AM, é necessário executar
algumas etapas importantes para o processo decisório, através da Figura 11, as etapas são visualizadas
e em seguida descritas:
Figura 11. Etapas para definição do processo decisório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
69
Com os critérios definidos, foi necessário executar as seguintes etapas:
Entrada com os critérios de avaliação: a entrada de critérios neste estudo foi escolhida
através da análise do modelo de dados do Moodle, no sentido de identificar os dados
registrados que poderiam ser aplicados como critérios. O conceito da avaliação
multicritério permite selecionar quantos critérios forem necessários. Neste estudo
foram disponibilizados os critérios especificados no Quadro 7.
Montar matriz de preferências: o tutor, na etapa de definição de critérios, deve
selecionar a importância de critérios, no sentido de definir o critério de maior
importância para o menor.
Rodar pesos ROC: após a importância dos pesos estar definida, é necessário utilizar a
metodologia Rank Order Centroid (ROC) para definição dos pesos.
Definir função de agregação: essa função de agregação tem por objetivo definir uma
nota através de uma função linear, aplicando os pesos e as notas alcançadas de cada
critério selecionado.
4.2.4 Seleção e Testes de Conteúdo
Ao efetuar a avaliação, o estudante respondeu questões de múltipla escolha, após encerrado
foram computados os erros e acertos, então através do percentual de acerto, foi classificada a
evidência como resultado, através do Quadro 8 é descrito essa classificação:
Quadro 8. Classificação das Evidências e suas faixas de acerto.
Classificação Faixa de Acerto
Insatisfatório Para acertos < 60%
Regular Para 60% ≤ acertos ≤ 70%
Satisfatório Para acertos > 70%
Fonte: Adaptado de Nunes(2007) pelo Autor.
Os percentuais especificados nessas classificações foram definidos pelo autor deste trabalho
para determinar uma regra de classificação. A classificação das faixas de acertos deste trabalho foi
adaptada utilizando-se como referência a regra de percentuais de avaliação da Univali. Tais
percentuais foram utilizados como referência para avaliar os estudantes quando estes utilizaram o
70
ambiente para estudar. Para cada teste de conteúdo por nível de dificuldade, o estudante responde a
quatro questões com múltipla escolha. Quando o aluno encerra seu teste, as questões são corrigidas
pelo ambiente e a nota é então registrada e apresentada para conferência.
Conforme a classificação de acertos, o STI analisa se deve selecionar reforço através da
inferência da RB ou se aumenta o nível de dificuldade do próximo teste. Ao finalizar o teste de nível
difícil, a análise é sobre qual seria o próximo conteúdo a ativar para o estudante. Nos testes com
classificação insatisfatória, é ativado o reforço com a maior soma das classificações insatisfatório e
regular.
Quando se tratar de testes com classificação regular, a pesquisa será na probabilidade do
próximo nó ter uma classificação insatisfatória maior do que 50%. Neste caso é verificado um nó a
priori a ser ativado como reforço, também verificando o nó a priori em que a soma das classificações
insatisfatória e regular seja a maior. A lógica dessa análise está no pseudocódigo apresentado no
Quadro 9:
se (nível de aprendizado < 60%) então
reforço de conteúdo atual;
nível de questão = fácil;
teste do conteúdo atual;
senão
se (60% <= nível de aprendizado <= 70%) então
reforço de conteúdo atual;
se (maior P(Insatisfatório)) então
reforço de conteúdo anterior
nível de questão = médio;
teste do conteúdo atual;
senão
se (nível de aprendizado > 70%) então
se (nível de questão = difícil) então
estudo de novo conteúdo;
nível de questão = fácil;
teste do novo conteúdo;
senão
se (nível de questão = fácil) então
nível de questão = médio;
senão
se (nível de questão = médio) então
nível de questão = difícil;
fim se;
fim se;
fim se;
teste do conteúdo atual;
fim se;
fim se;
fim se;
Quadro 9. Lógica da análise do teste de conteúdo e disponibilização de tópicos
71
A comunicação do webservice ocorre quando o aluno solicita tutoria. Para esta comunicação
ocorrer, foi necessária a criação de uma estrutura através de palavras reservadas que permitem
identificar o tópico e seu nível de dificuldade no momento de gerar a inferência na RB. Esta estrutura
de palavras reservadas consistiu em palavras envolvidas por colchetes, que possuem o nome do tópico
e seu nível de dificuldade. Assim esta informação é enviada por webservice, tratada pela rotina que
gera a inferência na rede. O resultado também é retornado em forma de resposta pelo webservice com
o nome do nó(tópico) atribuído de sua probabilidade.
4.2.5 Avaliação Multicritério
A lógica da AM é executada no momento em que o professor solicita ao STI a evolução do
nível de aprendizado do estudante. Essa solicitação pode ser executada a qualquer momento em que
o professor quiser efetuar um acompanhamento dos alunos inscritos na disciplina. Cada critério é
sumarizado individualmente. A nota de cada critério é, então, multiplicada pelo valor do peso
calculado pela metodologia ROC, que fornece uma nota representando o nível de aprendizado do
estudante. O cálculo de cada critério é definido conforme segue:
Nota dos Testes: a média dessa nota é alcançada sumarizando a nota de todos os testes
efetuados pelo estudante por nível de dificuldade. Quando o estudante necessita repetir
um teste pelo motivo da nota ser insatisfatória ou regular, assume-se a última nota
efetuada daquele tópico e o nível de dificuldade.
Tempo de Avaliação das Questões: o Moodle registra o tempo de início e fim das
avaliações, esse tempo é considerado para cada avaliação válida efetuada. E,
dependendo do tempo aplicado para fazer essa avaliação, é calculada uma média que
pode ir de zero a dez.
Quantidade de Acesso ao Ambiente: a cada vez que o estudante acessa o ambiente, o
Moodle também registra essa ação e, assim, é possível identificar quantas vezes o
aluno acessou o ambiente e calcular uma nota pela quantidade de acesso.
72
Quantidade de Acesso à Disciplina: como o acesso ao ambiente, o AVA também
consegue acumular a quantidade de acessos à disciplina e, assim, também é possível
identificar a quantidade de acessos e calcular uma média.
4.2.6 Prototipação da Interface
O ambiente elaborado utiliza a base do AVA Moodle como apresentação principal dos
tópicos, contendo o conteúdo a ser dominado e os testes de conteúdo a serem executados pelos
estudantes. A interferência visual implementada nesse ambiente se restringe à inserção do bloco
denominado Bayes Criteria. A Figura 12 demonstra, através de uma pré-visualização, como é o
projeto em si.
Figura 12. AVA Moodle com Bloco Bayes Criteria.
Fonte: Moodle com adaptação pelo Autor.
73
A aparência do ambiente está descrita na forma de tópicos, que são os nós da RB, e o conteúdo
a ser explorado é disponibilizado dentro desses tópicos. Quando o estudante domina o conteúdo, ele
pode, então, efetuar o teste de conteúdo, que será tratado em três níveis de dificuldade especificados
em fácil, médio e difícil. Esses níveis variam de acordo com o resultado dessas avaliações, conforme
o Quadro 8. Ao finalizar o teste de conteúdo, o estudante submete ao STI uma solicitação de tutoria
para identificar o próximo passo no ambiente. Essa tutoria está disponível no ambiente através do
bloco Bayes Criteria.
O AVA possui um banco de questões e respostas estruturado na forma de enunciado do
problema e alternativas de resposta a selecionar. No momento em que o estudante acessa o ambiente,
é registrada essa ação ao perfil dele. Além disso, cada vez que acessar determinado conteúdo, essa
ação também é registrada no perfil. O teste de conteúdo é temporizado com a data e o horário de
início. O tempo de término é registrado no momento em que o estudante aperta o botão de
encerramento da avaliação.
Para formalizar a comunicação entre os tópicos do Moodle com os nós da RB foi aplicada
uma codificação para o tópico e, então, cada tópico é iniciado pelo nome do nó, envolvido por
colchetes. Para conseguir especificar o nível de dificuldade dos testes, estes são codificados com o
nome do nó concatenado ao nível de dificuldade que também está envolvido por colchetes. Na Figura
13 é demonstrada a codificação e a descrição do tópico. Já na Figura 14 é demonstrada a codificação
do teste de conteúdo e a sua descrição.
Figura 13. Codificação do tópico para nó da RB
Fonte: Moodle com adaptação pelo Autor.
74
Figura 14. Codificação do teste de conteúdo para nó da RB
Fonte: Moodle com adaptação pelo Autor.
Cada avaliação possui quatro questões com múltipla escolha. A nota pode ir de zero a dez e
cada questão possui peso diferente para poder simular variações de notas. Ao final de cada avaliação
executada pelo aluno, o ambiente disponibiliza a nota alcançada e detalhes das questões respondidas.
Através da Figura 15 é possível visualizar o formato desta apresentação das notas. Como o objetivo
do trabalho envolve a aplicação de técnica de inteligência artificial e o emprego da avaliação
multicritério, as questões de cada avaliação são reaplicadas no caso do aluno necessitar refazer o
mesmo teste de conteúdo.
Figura 15. Resultado do teste de conteúdo
Fonte: Moodle com adaptação pelo Autor.
75
4.3 TECNOLOGIA APLICADA
Um dos requisitos do Moodle é que o ambiente em que ele está instalado deve poder executar
o PHP. Ao usar essa referência como premissa, a estrutura principal do bloco utiliza a mesma
plataforma para efetuar a interação entre o AVA e o STI. O PHP é uma linguagem de script open
source de uso geral, guarnecida para o desenvolvimento de aplicações Web e que pode ser embutida
dentro do HTML. O ambiente de desenvolvimento escolhido é o PSPad que, além de gratuito, é um
editor com os recursos necessários para o desenvolvimento do STI. Para o servidor de aplicações foi
selecionado o Apache Tomcat, que é um software livre e atende às expectativas deste projeto.
A RB por si só já está definida no trabalho de Nunes (2007), entretanto o modelo físico do
arquivo, que possui a estrutura da RB para acesso por um sistema, precisou ser refeito. Para isso, foi
utilizada a ferramenta de modelagem de RB denominada Genie na versão 2.0, que permitiu criar os
nós e arcos e inserir os valores da TPC. Terminada essa etapa, ocorreu a geração de evidências pela
ferramenta para visualizar a geração das probabilidades condicionais.
Para a aplicação das RB foi definida a utilização da biblioteca Smile que possui sua
implementação disponível em algumas linguagens de programação para execução de métodos de
decisão. Além disso, a biblioteca Smile apresenta a possibilidade de implementar a RB e diagramas
de influência, aplicáveis em sistemas inteligentes. Essa biblioteca não possui implementação para a
linguagem PHP, com essa restrição para o STI, decidiu-se utilizar a versão implementada no Java.
O Java é uma tecnologia que capacita programas, como utilitários, jogos, aplicativos
corporativos, entre outros. O ambiente de desenvolvimento utilizado foi o Eclipse, que é open source
e atende às expectativas para implementação do STI.
Para a comunicação entre o PHP e o Java, definiu-se a utilização de Web Service, que é uma
solução usada na comunicação de aplicações que são implementadas em diferentes linguagens ou
soluções. Os Web Services são componentes que permitem às aplicações enviar e receber dados em
formato XML que pode ser definida como uma linguagem universal. Para o BD foi definida a
utilização do SGBD denominado MySQL por ser uma das opções de BD que o Moodle implementa
e por ser open source e, assim, atender a necessidade do STI deste estudo.
76
4.4 CONSIDERAÇÕES
Neste capítulo foi apresentada uma visão geral do sistema, suas funcionalidades e a interação
entre o AVA Moodle e o STI Bayes Criteria. Também foram definidos os papéis dos estudantes e do
professor. Para conseguir essas definições, foi necessário estudar previamente o funcionamento do
ambiente, entender os detalhes da personalização do AVA e compreender a forma de gerir as
informações dos alunos e professores.
Na sequência, apresentou-se o modelo de dados com detalhamento do MER que o STI aplica
para o seu correto funcionamento. O resultado do modelo foi elaborado objetivando a busca das
informações necessárias para gerar os resultados deste trabalho de dissertação. Dando seguimento,
ocorreu a formalização da TPC em uma Rede Bayesiana (RB) adaptada para embutir inferências e
extrair as probabilidades através da codificação do STI. A implementação para a aplicação da RB no
STI ocorreu no Java. Foi necessário, para conseguir utilizar, importar uma biblioteca específica,
denominada Smile, para manipulação de RB. O ambiente de desenvolvimento para manipulação do
código da RB é o Eclipse.
A biblioteca Smile se encontra na internet para download. Para aprender a utilizar essa
biblioteca, foi necessária uma etapa de estudos e simulações para garantir que a biblioteca tivesse
todas as funcionalidades necessárias para a implementação da rede e, por consequência, para a sua
devida execução. Foram efetuados, em outra fase, os testes no PHP para a definição do bloco do STI
que está inserido no AVA. Para a comunicação entre o bloco implementado em PHP e a RB
implementada em Java, foi necessário definir a utilização de web service. Para garantir a comunicação
entre os dois ambientes, um pacote de testes foi executado para confirmar que a comunicação ocorria
nos sentidos de envio e retorno de informações.
Em seguida foi aplicado um tempo de estudos e testes para a instalação do AVA Moodle e,
mais especificamente, para a implementação de blocos para esse AVA. O bloco, neste estudo, é o STI
responsável por efetuar a dinâmica de sugestão de conteúdo e pela execução da Avaliação
Multicritério (AM). Com o AVA Moodle instalado foram definidos os critérios que seriam aplicados
para mensurar o nível de aprendizado do estudante, aplicando a matriz de preferências e a
metodologia ROC.
A partir do exposto, ocorreu a codificação do pseudocódigo, responsável pela análise dos
testes de conteúdo e, com auxílio da RB, por definir a ativação dos reforços ou o avanço de conteúdo.
77
Nesse momento ocorreu a formalização da comunicação web service entre as duas linguagens. Foi
definida, também, a forma do cálculo da nota dos critérios selecionados e sua aplicação sobre os pesos
definidos pela metodologia ROC, gerando uma nota para mensurar o nível de aprendizado do
estudante. Toda essa parte da codificação foi implementada na mesma linguagem de programação
que resulta no AVA selecionado.
Compreendidas as questões até aqui discorridas, o próximo capítulo trata da do uso do AVA
e do STI com voluntários para validar a solução implementada. Esses voluntários cursaram a
disciplina selecionada e efetuaram os testes de conteúdo. Em outra perspectiva, é analisado o
comportamento da AM para a geração da nota que compõe a nota do nível de aprendizado do
estudante, além da análise subjetiva dos voluntários através da formalização de um questionário de
uso e satisfação, que complementa os resultados desta dissertação.
78
5 APLICAÇÃO DO STI E SEUS RESULTADOS
Neste capítulo é aplicado o STI e os seus resultados são mensurados para buscar as conclusões
referente aos objetivos e responder as hipóteses desta dissertação. Na seção 5.1 é descrita uma visão
geral do processo de validação. A seção 5.2 descreve os detalhes da condução do estudo dos
voluntários sem a intervenção do STI. Na seção 5.3 é descrito os detalhes da condução do estudo dos
voluntários com a intervenção do STI. Na seção 5.4 é apresentado um resumo sobre a avaliação dos
voluntários quanto a questão de usabilidade e satisfação do uso do STI Bayes Criteria. As
considerações deste capítulo são apresentados na seção 5.5.
5.1 PROCESSO DE VALIDAÇÃO
Para a validação do projeto desenvolvido desta dissertação, foi determinada a aplicação de
testes junto a seis voluntários. Estes seis voluntários foram convidados para interagir com AVA
Moodle associado ao STI denominado Bayes Criteria. Os mesmos já cursaram a disciplina de
Estrutura de Dados (ED) através de cursos oferecidos em universidades ou cursos técnicos. Cada
voluntário foi cadastrado no AVA como um aluno e associado a disciplina de ED. A Rede Bayesiana
implementada no AVA foi a rede apresentada na Figura 10, envolvendo seis tópicos sobre ED: listas,
filas, pilhas, árvore, métodos de pesquisa e métodos de ordenação.
Estes voluntários foram separados em dois grupos, sendo que cada grupo estava composto de
três pessoas. Em um dos grupos, a condução de seus estudos foi aplicada diretamente no AVA
tradicional (Moodle), sem a interação do STI. O outro grupo interagiu com o STI associado ao AVA.
Estes alunos não sabiam se estavam sendo conduzidos por algum STI. Ao final cada voluntário
respondeu a um questionário de satisfação e usabilidade para que pudessem contribuir quanto a
adaptação gerenciada pelo ambiente. Todos os seis voluntários foram analisados pela avaliação
multicritério e assim foi possível avaliar a metodologia ROC, que aplicado aos critérios ranqueados,
mensurar através de uma média aritmética o nível de aprendizado do estudante. Ao final ocorre a
contribuição de um professor sobre a nota dos critérios e colaborar através de uma média aritmética
com o nível de aprendizado do estudante.
A apresentação dos resultados será dada através da demonstração da evolução do estudante
de forma descritiva com representação das evidências e resultados da RB. E também através de
79
tabelas constantes no APÊNDICE B com informações pertinentes em forma de tabelas, referente a
interação do estudante com o ambiente. Nestas tabelas são descritas as ações tomadas pelos
estudantes, os tempos envolvidos para leitura e avaliação, detalhes do teste de conteúdo, tentativas
nas avaliações, notas das tentativas válidas. É apresentada também uma coluna complementar que
descreve o processo do estudante naquele momento, a geração das evidências na RB e suas respostas
quanto a análise das classificações e ativações de tópicos e reforços. Para cada voluntário é
apresentada a sua média aritmética mensurada pela avaliação multicritério.
Toda a interação dos voluntários com o ambiente foi registrada pelo Moodle em sua estrutura
de dados. Para buscar estes dados, foram identificadas as tabelas que possuíssem esta informação e
os registros foram recuperados utilizando uma estrutura de seleção de dados. Assim para cada critério
foi elaborada uma consulta para buscar a informação a ser mensurada.
Com as interações do estudante registradas no AVA foi possível processar a avaliação
multicritério. Cada critério obteve um peso que foi calculado pela metodologia ROC. Foi definido
uma regra de geração de nota na escala de zero a dez, que multiplicado ao peso gerado pela
metodologia ROC, forneceu uma nota parcial. As notas dos quatro critérios formalizam a nota do
nível de aprendizado do estudante. Ao final deste capítulo são apresentadas as respostas dos
voluntários referente ao questionário de satisfação e usabilidade.
5.2 CASOS SEM CONDUÇÃO DO STI
Nesta seção estão descritos o processo de estudo dos três voluntários selecionados
aleatoriamente para este experimento. Nesta etapa o estudo ocorre sem a condução do STI. Cada caso
está resumido em uma tabela por tópico da disciplina de ED e ao final o resultado obtido pela AM.
Os voluntários deste grupo iniciaram a simulação com a aplicação do STI desativado (apenas
Moodle), isto significa que a RB não interferiu no processo, portanto todos os tópicos e testes de
conteúdos ficam disponíveis para que o aluno proceda de forma autônoma.
5.2.1 Caso 1
A Tabela 1 relaciona os tempos de estudo e avaliação além das notas alcançadas nos testes.
Em todos os casos registrados, é disponibilizada uma tabela complementar que está disponível no
APÊNDICE B. Na sequência a Tabela 2 relaciona as notas alcançadas pela avaliação multicritério.
80
O peso do critério foi calculado pela aplicação da metodologia ROC, o qual multiplicado pela nota
do critério, forneceu a nota parcial.
Tabela 1. Tempos e Notas do Caso 1
Critério Tempo de Leitura Tempo de
Avaliação
Média das
notas dos
Testes
Referência
Apêndice B
Listas 10 min 24 segs. 13 min 1 seg. 8,83 Tabela 15
Fila 4 min 19 segs. 13 min 25 segs. 7,17 Tabela 16
Pilha 16 segs. 11 min 33 segs. 9,17 Tabela 17
Árvore 1 min 1 seg. 7 min 55 segs. 3,83 Tabela 18
Métodos de
Pesquisa
2 min 53 segs. 10 min 39 segs. 10,00 Tabela 19
Métodos de
Ordenação
54 segs. 5 min 58 segs. 8,00 Tabela 20
Totais 20 min 20 segs. 1 hr 2 min 30 segs.
Total Geral 1 hr 22 min 51 segs. 7,83
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Tabela 2. Análise Multicritério do Caso 1
Critério Peso Nota Critério Nota Parcial
Nota dos Testes 0,52084 7,83 4,078
Tempo de Avaliação
das Questões
0,27083 5,10 1,38
Quantidade de Acesso
a Disciplina
0,14583 10,00 1,4583
Quantidade de Acesso
ao Ambiente
0,06250 7,00 0,4375
Nota Geral 7,35
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
81
5.2.2 Caso 2
A Tabela 3 relaciona os tempos de estudo e avaliação além das notas alcançadas nos testes.
Em todos os casos registrados, é disponibilizada uma tabela complementar que está disponível no
APÊNDICE B. Na sequência a Tabela 4 relaciona as notas alcançadas pela avaliação multicritério.
O peso do critério foi calculado pela aplicação da metodologia ROC, o qual multiplicado pela nota
do critério, forneceu a nota parcial.
Tabela 3. Tempos e Notas do Caso 2
Critério Tempo de Leitura Tempo de
Avaliação
Média das
notas dos
Testes
Referência
Apêndice B
Listas 52 min 2 segs. 11 min 43 segs. 8,83 Tabela 21
Fila 5 min 12 segs. 17 min 14 segs. 6,83 Tabela 22
Pilha 4 min 44 segs. 10 min 59 segs. 6,33 Tabela 23
Árvore 10 min 2 segs. 10 min 2 segs. 7,00 Tabela 24
Métodos de
Pesquisa
18 min 43 segs. 9 min 18 segs. 8,00 Tabela 25
Métodos de
Ordenação
15 min 42 segs. 7 min 36 segs. 9,33 Tabela 26
Totais 1 hr 46 min 25
segs.
1 hr 6 min 52 segs.
Total Geral 2 hr 53 min 17 segs. 7,72
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
82
Tabela 4. Análise Multicritério do Caso 2
Critério Peso Nota Critério Nota Parcial
Nota dos Testes 0,52084 8,83 4,5990
Tempo de Avaliação
das Questões
0,27083 4,64 1,2566
Quantidade de Acesso
a Disciplina
0,14583 10,00 1,4583
Quantidade de Acesso
ao Ambiente
0,06250 1,00 0,625
Nota Geral 7,38
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.2.3 Caso 3
A Tabela 5 relaciona os tempos de estudo e avaliação além das notas alcançadas nos testes.
Em todos os casos registrados, é disponibilizada uma tabela complementar que está disponível no
APÊNDICE B. Na sequência a Tabela 6 relaciona as notas alcançadas pela avaliação multicritério.
O peso do critério foi calculado pela aplicação da metodologia ROC, o qual multiplicado pela nota
do critério, forneceu a nota parcial.
83
Tabela 5. Tempos e Notas do Caso 3
Critério Tempo de Leitura Tempo de
Avaliação
Média das
notas dos
Testes
Referência
Apêndice B
Listas 33 min 44 segs. 18 min 52 segs. 9,00 Tabela 27
Fila 3 min 52 segs. 14 min 57 segs. 7,67 Tabela 28
Pilha 14 min 8,17 Tabela 29
Árvore 21 segs. 10 min 52 segs. 6,67 Tabela 30
Métodos de
Pesquisa
13 min 8 segs. 4,17 Tabela 31
Métodos de
Ordenação
7 min 27 segs. 7,83 Tabela 32
Totais 38 min 1 hr 19 min 16
segs.
Total Geral 1 hr 57 min 16 segs. 7,25
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Tabela 6. Análise Multicritério do Caso 3
Critério Peso Nota Critério Nota Parcial
Nota dos Testes 0,52084 7,25 3,7760
Tempo de Avaliação
das Questões
0,27083 4,00 1,0848
Quantidade de Acesso
a Disciplina
0,14583 2,00 0,2916
Quantidade de Acesso
ao Ambiente
0,06250 2,00 0,125
Nota Geral 5,28
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
84
5.3 CASOS COM CONDUÇÃO DO STI
Nesta seção estão descritos o processo de estudo dos três voluntários selecionados
aleatoriamente para este experimento. Nesta etapa o estudo ocorre com a condução do STI. Cada caso
está subdivido por tópico da disciplina de ED e ao final o resultado obtido pela AM.
Os voluntários iniciaram a simulação com a aplicação do STI ativado, isto significa que a RB
interferiu no processo, portanto os tópicos e testes de conteúdos ficam disponíveis conforme o avanço
do aluno nos seus estudos e execução dos testes de conteúdo.
5.3.1 Caso 4
A Tabela 7 relaciona os tempos de estudo e avaliação além das notas alcançadas nos testes.
Em todos os casos registrados, é disponibilizada uma tabela complementar que está disponível no
APÊNDICE B.
Tabela 7. Tempos e Notas do Caso 4
Critério Tempo de Leitura Tempo de
Avaliação
Média das
notas dos
Testes
Referência
Apêndice B
Listas 2 hr 26 min 19
segs.
35 min 5 segs. 8,33 Tabela 33
Fila 27 min 2 segs. 14 min 16 segs. 9,67 Tabela 34
Pilha 38 min 11 segs 17 min 11 segs. 10,00 Tabela 35
Árvore 1 hr 19 min 24
segs.
40 min 19 segs. 8,83 Tabela 36
Métodos de
Pesquisa
2 hr 17 min 16
segs.
43 min 41 segs. 9,33 Tabela 37
Métodos de
Ordenação
59 min 53segs. 16 min 38 segs. 9,17 Tabela 38
Totais 8 hr 7 min 46 segs. 2 hr 45 min 18segs.
Total Geral 10 hr 53 min 4 segs. 9,22
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
85
5.3.1.1 Tópico Listas
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Listas. São doze momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. Neste caso a RB foi consultada, pois em algumas avaliações as
notas alcançadas foram abaixo de 7,0 e assim foi necessário ativar reforço. O aluno necessitou de
duas tentativas para cada teste por nível de dificuldade e assim conseguir classificações satisfatórias.
Nos testes de conteúdo dos três níveis, o aluno alcançou a classificação regular, esta situação
é possível visualizar na Figura 16 em que o nó métodos de pesquisa tem uma probabilidade de
alcançar uma classificação insatisfatória de 52,874% e que, portanto, um reforço deve ser ativado.
Neste sentido, na análise do resultado do teste de nível fácil, é somado as probabilidades das
classificações insatisfatório e regular dos nós alocação dinâmica e vetor. O nó de reforço alocação
dinâmica tem a maior probabilidade deste aluno ter tido dificuldade, e assim ele é ativado como
reforço em um primeiro momento. Além disto, seria interessante o aluno reforçar um conteúdo, que
é pré-requisito para este tópico, o qual seria Alocação Dinâmica, que pela Figura 15 teria uma
probabilidade de estar insatisfatória de 62,476 %.
Logo após executar o teste de nível médio, este aluno alcançou a classificação regular
novamente, como o nó alocação dinâmica já tinha sido ativado anteriormente, então é ativado outro
nó de reforço denominado vetor. Na sequência, após executar o teste de nível difícil, este aluno
novamente alcançou a classificação regular. Nesta etapa, todos os nós reforços já foram ativados uma
vez, e então é reiniciado a ativação do nó alocação dinâmica. Para cada tentativa a RB foi analisada,
no qual a Figura 17 permite visualizar ativos o tópico de conteúdo listas e o tópico de reforço alocação
dinâmica após ter efetuado o teste de conteúdo de nível fácil.
86
Figura 16. Lista com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Figura 17. Ativação dos tópicos de estudo Listas e Alocação Dinâmica para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
87
No APÊNDICE B contém a Tabela 33 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.1.2 Tópico Árvore
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Árvore. São dez momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil, o aluno alcançou a classificação
regular, esta situação é possível visualizar na Figura 18 em que o nó métodos de pesquisa tem uma
probabilidade de alcançar uma classificação insatisfatória de 40,039% e que portanto não é necessário
ativar um reforço. Além disto, seria interessante o aluno reforçar um conteúdo, que é pré-requisito
para este tópico, o qual seria Alocação Dinâmica, que pela Figura 17 teria uma probabilidade de estar
insatisfatória de 65,232 %.
Figura 18. Árvore com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na sequência o aluno executa o teste de conteúdo de nível médio, o qual teve condição
satisfatória, e portanto seguiu para o próximo teste. O resultado do teste de nível difícil teve uma
classificação insatisfatória e por isso a RB foi consultada. Pelo somatório das classificações
insatisfatória e regular, o nó Pilha indica a maior probabilidade de o aluno ter tido alguma dificuldade,
ativando esse nó. Na Figura 19 permite visualizar o resultado desta classificação. Em uma das
tentativas em que a RB foi analisada, é possível visualizar na Figura 20 ativos o tópico de conteúdo
88
árvores e o tópico de reforço pilha. O aluno ainda apresenta probabilidade de estar com problemas
com relação ao conteúdo de Alocação Dinâmica (55,888%).
Figura 19. Árvore com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Figura 20. Ativação dos tópicos de estudo Árvores e Pilhas para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No APÊNDICE B contém a Tabela 36 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
89
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.1.3 Tópico Métodos de Pesquisa
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Métodos de Pesquisa. São doze
momentos de iteração entre estudo e testes de conteúdo. Neste caso a RB foi consultada, pois em
algumas avaliações as notas alcançadas foram abaixo de 7,0 e assim foi necessário ativar reforço ou
analisar probabilidades de dificuldade. No teste de conteúdo de nível fácil, o aluno tirou zero na
primeira tentativa. A RB foi analisada, e pelo somatório das classificações insatisfatório e regular dos
nós a priori, o resultado indicou a ativação do reforço do nó árvore. Esta situação é possível visualizar
na Figura 21.
Figura 21. Métodos de Pesquisa com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Em seguida este aluno obteve classificação regular nos testes de conteúdo de nível médio e
difícil e novamente a RB foi consultada, sugerindo reforço do nó vetor para o teste de nível médio.
Logo após no teste de nível difícil foi sugerido reforçar o nó lista. Esta situação é possível visualizar
na Figura 22. A Figura 23 permite visualizar ativos o tópico de conteúdo métodos de pesquisa e o
tópico de reforço árvores.
90
Figura 22. Métodos de Pesquisa com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Figura 23. Ativação dos tópicos de estudo Métodos de Pesquisa e Árvores para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na sequência é executado o teste de conteúdo de nível médio no qual ocorreu na primeira
tentativa à classificação regular, consultada a RB e através da lógica implementada a mesma ativou
reforço vetor por assim considerar não ser necessário. Para o teste de conteúdo de nível difícil ocorreu
a mesma situação do teste de conteúdo de nível médio, e mais uma vez a RB foi consultado, sugerindo
a ativação do tópico lista como reforço.
91
No APÊNDICE B contém a Tabela 37 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.1.4 Tópico Métodos de Ordenação
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Métodos de Ordenação. São dez
momentos de iteração entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil e difícil,
o aluno teve classificação regular. Neste caso a RB foi analisada, porém, como este é o último tópico
da disciplina, então não é possível analisar a próxima disciplina, sendo assim não é sugerido nenhum
conteúdo para reforçar.
No APÊNDICE B contém a Tabela 38 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.1.5 Avaliação Multicritério
A Tabela 8 relaciona as notas alcançadas pela avaliação multicritério. O peso do critério foi
calculado pela aplicação da metodologia ROC, o qual multiplicado pela nota do critério, forneceu a
nota parcial.
92
Tabela 8. Análise Multicritério do Caso 4
Critério Peso Nota Critério Nota Parcial
Nota dos Testes 0,52084 9,22 4,8021
Tempo de Avaliação
das Questões
0,27083 3,93 1,0643
Quantidade de Acesso
a Disciplina
0,14583 10,00 1,4583
Quantidade de Acesso
ao Ambiente
0,06250 2,00 0,125
Nota Geral 7,45
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.3.2 Caso 5
A Tabela 9 relaciona os tempos de estudo e avaliação além das notas alcançadas nos testes.
Em todos os casos registrados, é disponibilizada uma tabela complementar que está disponível no
APÊNDICE B.
93
Tabela 9. Tempos e Notas do Caso 5
Critério Tempo de Leitura Tempo de
Avaliação
Média das
notas dos
Testes
Referência
Apêndice B
Listas 2 hr 3 min 27 segs. 29 min 49 segs. 8,83 Tabela 39
Fila 2 hr 25 min 21
segs.
31 min 17 segs. 8,50 Tabela 40
Pilha 1 hr 44 min 54
segs.
28 min 56 segs. 9,17 Tabela 41
Árvore 2 hr 25 min 59
segs.
45 min 1 seg. 8,33 Tabela 42
Métodos de
Pesquisa
2 hr 9 min 48 segs. 30 min 5 segs. 9,17 Tabela 43
Métodos de
Ordenação
37 min 1 seg. 27 min 39 segs. 9,17 Tabela 44
Totais 11 hr 27 min 20
segs.
3 hr 12 min 47
segs.
Total Geral 14 hr 40 min 7 segs. 8,86
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.3.2.1 Tópico Listas
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Listas. São dez momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil, o aluno obteve classificação
regular, esta situação é possível visualizar na Figura 24 em que o nó métodos de pesquisa tem uma
probabilidade de alcançar uma classificação insatisfatória de 52,874% e que portanto um reforço deve
ser ativado. Neste sentido, na análise do resultado do teste de nível fácil, é somado as probabilidades
das classificações insatisfatório e regular dos nós alocação dinâmica e vetor. O nó de reforço alocação
dinâmica tem a maior probabilidade deste aluno ter tido dificuldade, e assim ele é ativado como
reforço em um primeiro momento.
94
Figura 24. Lista com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na sequência é executado o teste de conteúdo de nível médio no qual o aluno alcançou a
classificação satisfatória. O último tópico de nível difícil esse aluno alcançou uma classificação
insatisfatória, esta situação é possível visualizar na Figura 25. Consultando a RB, a mesma retornou
que fosse reforçado alocação dinâmica, mas como a mesma já foi reforçada anteriormente, então
ativou-se a segunda opção que era vetores. A Figura 26 permite visualizar ativos o tópico de conteúdo
listas e o tópico de reforço vetores.
Figura 25. Lista com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
95
Figura 26. Ativação dos tópicos de estudo Listas e Vetor para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No APÊNDICE B contém a Tabela 39 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.2.2 Tópico Fila
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Fila. São doze momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil e difícil, o aluno obteve
classificação insatisfatória, assim a RB foi analisada e a mesma sugeriu a ativação do tópico de
reforço listas. Para todas as situações sempre foi ativado o mesmo tópico de reforço, pois o tópico
fila possui somente o tópico lista associado como reforço. Na Figura 27 é possível visualizar o
comportamento da RB quando indicado para o nó fila a classificação insatisfatória.
96
Figura 27. Fila com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Ainda para este mesmo nó, o aluno obteve classificação regular no teste de conteúdo de nível
difícil, assim a RB foi consultada conforme a Figura 28. Neste caso como o próximo tópico é pilha,
a probabilidade de alcançar classificação insatisfatória é de 29,228%, portanto não foi sugerido
reforço, podendo o aluno continuar a avançar nos testes.
Figura 28. Fila com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No APÊNDICE B contém a Tabela 40 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
97
5.3.2.3 Tópico Pilha
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Pilha. São dez momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil, o aluno obteve classificação
insatisfatória, assim a RB foi analisada e a mesma sugeriu a ativação do tópico de reforço de lista.
Esta classificação é possível visualizar pela Figura 29. Na Figura 30 permite visualizar ativos o tópico
de conteúdo pilhas e o tópico de reforço listas.
Figura 29. Pilha com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
98
Figura 30. Ativação dos tópicos de estudo Pilhas e Listas para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No teste de conteúdo de nível difícil, o aluno obteve classificação regular, assim a RB foi
analisada novamente mas neste caso como o próximo tópico é árvores, o mesmo aponta uma
probabilidade desse aluno alcançar uma classificação insatisfatória em 49,114%. Neste caso não é
ativado nenhum reforço de conteúdo. Esta classificação é possível visualizar pela Figura 31.
Figura 31. Pilha com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
99
No APÊNDICE B contém a Tabela 41 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.2.4 Tópico Árvore
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Árvore. São doze momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil e médio, o aluno obteve
classificação regular, assim a RB foi analisada e conforme regra implementada a mesma verificou
que não seria necessário ativar um reforço, pois o próximo tópico indicava uma probabilidade de
40,039% desse aluno alcançar classificação insatisfatória. A classificação regular do nó árvore pode
ser visualizado pela Figura 32.
No teste de conteúdo de nível difícil, na primeira tentativa o estudante alcançou classificação
insatisfatória e ao consultar a RB que pode ser visualizada na Figura 33, o somatório das
classificações insatisfatório e regular, sugeriu o reforço do nó pilha. Na sequência após executar novo
teste de conteúdo de nível difícil o aluno obteve classificação regular, mas conforme regra do
algoritmo implementado o mesmo não sugeriu nenhum reforço. Sendo assim o aluno na terceira
tentativa alcançou classificação satisfatória.
Figura 32. Árvore com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
100
Figura 33. Árvore com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No APÊNDICE B contém a Tabela 42 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.2.5 Tópico Métodos de Pesquisa
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Métodos de Pesquisa. São doze
momentos de iteração entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil, o aluno
obteve classificação regular, assim a RB foi analisada e, através da soma das classificações
insatisfatória e regular, o nó vetor tem a maior probabilidade de o aluno ter tido alguma dificuldade,
ativando-a como reforço. Na primeira tentativa do teste de conteúdo de nível médio, o estudante
alcançou classificação insatisfatória e ao consultar a RB a mesma sugeriu o tópico de reforço árvore
com probabilidade de 85,818% de ter tido alguma dificuldade. Na sequência após executar novo teste
de mesmo nível o aluno obteve classificação regular, assim a RB retornou como opção de reforço o
tópico lista, pois os nós vetores e árvores já foram reforçados anteriormente. Na terceira tentativa o
estudante obteve classificação satisfatória.
A situação da classificação regular pode ser visualizada na Figura 34, enquanto que a situação
da classificação insatisfatória pode ser visualizada na Figura 35.
101
Figura 34. Métodos de Pesquisa com evidência Regular
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Figura 35. Métodos de Pesquisa com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No APÊNDICE B contém a Tabela 43 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.2.6 Avaliação Multicritério
A Tabela 10 relaciona as notas alcançadas pela avaliação multicritério. O peso do critério foi
calculado pela aplicação da metodologia ROC, o qual multiplicado pela nota do critério, forneceu a
nota parcial.
102
Tabela 10. Análise Multicritério do Caso 5
Critério Peso Nota Critério Nota Parcial
Nota dos Testes 0,52084 8,86 4,6146
Tempo de Avaliação
das Questões
0,27083 10,00 2,7083
Quantidade de Acesso
a Disciplina
0,14583 10,00 1,4583
Quantidade de Acesso
ao Ambiente
0,06250 2,00 0,125
Nota Geral 8,91
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.3.3 Caso 6
A Tabela 11 relaciona os tempos de estudo e avaliação além das notas alcançadas nos testes.
Em todos os casos registrados, é disponibilizada uma tabela complementar que está disponível no
APÊNDICE B.
103
Tabela 11. Tempos e Notas do Caso 5
Critério Tempo de Leitura Tempo de
Avaliação
Média das
notas dos
Testes
Referência
Apêndice B
Listas 27 min 17 segs. 16 min 1 seg. 9,67 Tabela 45
Fila 4 hr 2 min 40 segs. 29 min 31 segs. 9,17 Tabela 46
Pilha 24 min 52 segs. 9 min 58 segs. 9,17 Tabela 47
Árvore 1 hr 43 min 11
segs.
21 min 21 segs. 10,00 Tabela 48
Métodos de
Pesquisa
15 min 13 segs. 8 min 13 segs. 10,0 Tabela 49
Métodos de
Ordenação
23 min 19 segs. 11 min 48 segs. 8,83 Tabela 50
Totais 7 hr 16 min 32
segs.
1 hr 36 min 52
segs.
Total Geral 8 hr 53 min 32 segs. 8,86
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.3.3.1 Tópico Listas
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Listas. São seis momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. Neste caso a RB não foi consultada pois as notas alcançadas foram
acima de 7,0 e assim não necessitou ativar reforço ou analisar probabilidades de dificuldade. No
APÊNDICE B contém a Tabela 45 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno para
leitura e avaliações do tópico.
5.3.3.2 Tópico Fila
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Fila. São dezoito momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. A variação de iterações é definida pelo resultado dos testes de
conteúdo e ativações de reforços para estudo. Foram aplicados quatro horas, dois minutos e quarenta
segundos para leitura, enquanto que para as avaliações foram aplicados vinte e nove minutos, trinta e
um segundo, sendo que foram nove tentativas de avaliações.
104
Nestes testes o estudante alcançou uma média de 9,17. Neste caso a RB foi consultada, pois
em algumas avaliações as notas alcançadas foram abaixo de 7,0 e assim foi necessário ativar reforço
ou analisar probabilidades de dificuldade.
No teste de conteúdo de nível fácil, o aluno repetiu o teste cinco vezes, nas quatro primeiras
vezes, alcançou classificação insatisfatória. Na quinta vez conseguiu classificação satisfatória. Na
Figura 36 é possível visualizar que o tópico fila possui somente o tópico lista como reforço, sendo
que ele sempre foi reativado para leitura complementar. Para cada tentativa a RB foi analisada e a
Figura 37 permite visualizar ativos o tópico de conteúdo filas e o tópico de reforço listas.
Figura 36. Fila com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
105
Figura 37. Ativação dos tópicos de estudo Filas e Listas para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na sequência é executado o teste de conteúdo de nível médio no qual ocorreu na primeira
tentativa a classificação regular, consultada a RB e através da lógica implementada a mesma não
ativou reforço por assim considerar não ser necessário. Para o teste de conteúdo de nível difícil
ocorreu a mesma situação do teste de conteúdo de nível médio, resultando o mesmo comportamento
da RB.
No APÊNDICE B contém a Tabela 46 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.3.3 Tópico Pilha
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Pilha. São seis momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. Nesta fase a RB não necessitou ser consultada, pois o aluno
conseguiu alcançar notas de nível satisfatório. Foram aplicados vinte e quatro minutos, cinquenta e
106
dois segundos para leitura, enquanto que para as avaliações foram aplicados nove minutos, cinquenta
e oito segundos.
Nestes testes o estudante alcançou uma média de 9,17. Neste caso a RB não foi consultada
pois as notas alcançadas foram acima de 7,0 e assim não necessitou ativar reforço ou analisar
probabilidades de dificuldade. No APÊNDICE B contém a Tabela 47 na qual estão descritos os passos
percorridos pelo aluno para leitura e avaliações do tópico.
5.3.3.4 Tópico Árvore
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Árvore. São dez momentos de iteração
entre estudo e testes de conteúdo. No teste de conteúdo de nível fácil o aluno alcançou classificação
insatisfatória. Consultando a RB, foi sugerido reforçar o tópico pilhas, por este possuir uma
probabilidade de 76,391% desse aluno ter alguma dificuldade. No teste de conteúdo de nível difícil,
o aluno também alcançou classificação insatisfatório, mas neste momento foi sugerido o reforço do
tópico alocação dinâmica com uma probabilidade de 73,209% deste estudante ter tido alguma
dificuldade. A classificação insatisfatória no nó árvore pode ser visualizada na Figura 38. A Figura
39 permite visualizar ativos o tópico de conteúdo árvores e o tópico de reforço pilhas.
Figura 38. Árvore com evidência Insatisfatório
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
107
Figura 39. Ativação dos tópicos de estudo Árvores e Pilhas para reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
No APÊNDICE B contém a Tabela 48 na qual estão descritos os passos percorridos pelo aluno
para leitura e avaliações do tópico. Nesta mesma tabela é possível visualizar para cada tentativa o
comportamento da RB quanto as evidências, as classificações das avaliações e o comportamento da
mesma referente aos resultados retornados.
5.3.3.5 Tópico Métodos de Ordenação
Compreende o estudo efetuado pelo aluno do tópico Métodos de Ordenação. São seis
momentos de iteração entre estudo e testes de conteúdo. Neste caso a RB não foi consultada pois as
notas alcançadas foram acima de 7,0 e assim não necessitou ativar reforço ou analisar probabilidades
de dificuldade. No APÊNDICE B contém a Tabela 50 na qual estão descritos os passos percorridos
pelo aluno para leitura e avaliações do tópico.
108
5.3.3.6 Avaliação Multicritério
A Tabela 12 relaciona as notas alcançadas pela avaliação multicritério. O peso do critério foi
calculado pela aplicação da metodologia ROC, o qual multiplicado pela nota do critério, forneceu a
nota parcial.
Tabela 12. Análise Multicritério do Caso 6
Critério Peso Nota Critério Nota Parcial
Nota dos Testes 0,52084 9,47 4,9323
Tempo de Avaliação
das Questões
0,27083 7,377 1,9980
Quantidade de Acesso
a Disciplina
0,14583 10,00 1,4583
Quantidade de Acesso
ao Ambiente
0,06250 3,00 0,1875
Nota Geral 8,58
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Por meio da Tabela 13 é demonstrada uma comparação entre os seis casos avaliados, é
possível visualizar a nota dos testes sumarizado pelo AVA e ao lado a nota alcançada pela avaliação
multicritério.
109
Tabela 13. Resumo comparativo entre os voluntários
Casos Nota dos Testes Nota Avaliação
Multicritério
Sem STI 1 7,83 7,35
Sem STI 2 8,83 7,38
Sem STI 3 7,25 5,28
Média Sem STI 7,97 6,67
Com STI 4 9,22 7,45
Com STI 5 8,86 8,91
Com STI 6 9,47 8,58
Média Com STI 9,18 8,31
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Tabela 14 é demonstrado um sequenciamento de tópicos habilitados para cada caso que
foi conduzido pelo STI.
110
Tabela 14. Sequenciamento de tópicos por Caso
Sequenciamento Caso 4 Caso 5 Caso 6
1 Lista Lista Lista
2 Alocação Dinâmica Alocação Dinâmica Fila
3 Vetor Vetor Lista
4 Alocação Dinâmica Fila Pilha
5 Fila Lista Árvore
6 Pilha Pilha Pilha
7 Árvore Lista Alocação Dinâmica
8 Pilha Árvore Métodos de Pesquisa
9 Métodos de Pesquisa Pilha Métodos de
Ordenação
10 Árvore Métodos de Pesquisa
11 Vetor Vetor
12 Lista Árvore
13 Métodos de
Ordenação
Lista
14 Métodos de
Ordenação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.4 QUESTIONÁRIO DE SATISFAÇÃO E USABILIDADE
Após os voluntários concluírem o experimento, os mesmos foram convidados a preencher um
questionário com objetivo de expressar sua opinião referente ao ensaio. Este questionário está
composto de doze questões que abordam sobre a experiência dos voluntários e qual a opinião dos
mesmos referente ao STI Bayes Criteria. As questões e suas respostas estão dispostas por gráficos.
111
Na Figura 40 os voluntários foram questionados se eles já tinham tido contato com o ambiente
Moodle em outras oportunidades. As respostas apresentaram que um voluntário teve contato direto
com o ambiente, o restante dos voluntários tem origem do ensino presencial.
Figura 40. Contato com o Moodle
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Figura 41 foi questionado se o voluntário já teve a disciplina de Estrutura de Dados. As
respostas demonstram que todos os seis voluntários já tinham cursado a disciplina nas universidades
e cursos técnicos em que eles em algum momento estavam matriculados.
Figura 41. Disciplina de Estrutura de Dados Ministrada
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
0
1
2
3
4
5
6
Sim Não
Contato com o Moodle
0
1
2
3
4
5
6
7
Sim Não
Disciplina de Estrutura de Dados Ministrada
112
Na sequência é questionado se o voluntário em questão se considera autodidata. A Figura 42
é possível visualizar que cinco voluntários se consideram autodidata, enquanto que uma pessoa não
soube mensurar como ele se classifica perante a busca do conhecimento.
Figura 42. Voluntário Autodidata
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
A Figura 43 questiona o que o voluntário considera sobre a aplicação utilização de fóruns
virtuais ao invés da interação interpessoal para se comunicar. As respostas demonstram que um
voluntário considerou a aplicação ótima, enquanto que quatro pessoas acreditam ser boa, para uma
pessoa que acredita ser aceitável. Nenhum voluntário considerou a proposta ruim ou péssima.
Figura 43. Aplicação de fóruns virtuais
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
0
1
2
3
4
5
6
Sim Não Não sabe mensurar
Voluntário Autodidata
0
1
2
3
4
5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Aplicação de fóruns virtuais
113
A Figura 44 questiona o voluntário sobre o que ele avalia sobre a possibilidade de trocar um
ambiente de ensino presencial por um ambiente de ensino virtual. Estra possibilidade de troca foi
considerada ótimo para três dos voluntários, enquanto que para o restante é considerado aceitável.
Nenhum dos voluntários optou pela condição boa, ruim ou péssima.
Figura 44. Troca do ensino presencial para ambiente virtual
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Figura 45 é questionado sobre a ausência de um professor para acompanhar o processo de
estudar no sentido do acompanhamento presencial. Nesta questão, foram selecionadas quatro opções,
sendo que uma pessoa considera ser ótima, enquanto que duas pessoas consideram boa, outras duas
consideram aceitável e uma pessoa considera a situação ruim. Nenhum deles considera a ausência
péssima.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Troca do ensino presencial para ambiente virtual
114
Figura 45. Ausência física de um professor
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Figura 46 foi questionado sobre a possibilidade de um aluno ser avaliado considerando
critérios distintos. Um aluno indicou ser muito justo, enquanto que cinco pessoas consideraram justo.
Nenhuma pessoa considerou injusto, muito injusto ou indiferente para este tipo de avaliação.
Figura 46. Avaliação multicritério
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Foi formulada uma questão para identificar a opinião do aluno referente a usabilidade no
ambiente e que está representada na Figura 47. Um voluntário considerou ótima, enquanto que quatro
pessoas consideraram como sendo boa e uma pessoa ponderou como sendo aceitável. Ninguém
considerou ser ruim ou péssima.
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Ausência física de um professor
0
1
2
3
4
5
6
Muito Justo Justo Injusto MuitoInjusto
Indiferente
Avaliação multicritério
115
Figura 47. Usabilidade do ambiente
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Figura 48 foi questionado sobre a aplicação da prova referente ao enunciado das questões
e também sobre a navegabilidade na leitura das perguntas. As respostas demonstram que três
voluntários consideraram ótimo, enquanto que outros três consideraram a aplicação da prova como
sendo boa. Ninguém considerou as opções aceitável, ruim ou péssima.
Figura 48. Aplicação da prova
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Figura 49 questiona-se ao voluntário como ele define especificamente quanto a forma de
conduzir a apresentação dos tópicos pelo ambiente. Três voluntários consideraram como sendo ótimo
enquanto que outros três consideraram como sendo boa. As opções aceitável, ruim ou péssima não
foram consideradas pelos alunos.
0
1
2
3
4
5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Usabilidade do ambiente
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Aplicação da prova
116
Figura 49. Forma de condução de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Especificamente o resultado da Figura 50 e Figura 51 são aplicados para os voluntários que
foram conduzidos pelo STI. Na Figura 50 é questionado sobre o que o voluntário acredita sobre o
ambiente sugerir reforço através do STI que neste caso está aplicando a RB. Assim duas pessoas
acreditam ser ótimo, enquanto que uma pessoa acredita ser boa. As opções aceitável, ruim e péssima
não foram selecionadas.
Figura 50. Sugestão de reforço
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
Na Figura 51 é questionado sobre a aplicação do STI na sua forma geral, quanto a condução
de conteúdo, sugestões apresentadas ao aluno. Neste caso todos os três entrevistados consideraram
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Forma de condução de conteúdo
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Sugestão de reforço
117
que a tutoria oferecida na forma de complementar é ótima. As opções boa, aceitável, ruim e péssima
não foram selecionadas.
Figura 51. Satisfação referente a tutoria
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
5.5 AVALIAÇÃO ESPECIALISTA
Considerando a avaliação multicritério realizada pelo AVA, tanto com alunos que utilizaram
o STI, quanto os alunos que utilizam o AVA puro, observa-se que a avaliação tende a valorizar não
somente as notas dos testes, mas também os acessos ao ambiente e o tempo de duração dos testes.
Assim, pode-se inferir que o aluno referente ao caso 3 (sem STI), teve a sua avaliação piorada em
relação à nota dos testes, em virtude dos poucos acessos e baixo tempo de duração dos testes.
Por outro lado, no caso do aluno referente ao caso 5, observa-se que pela avaliação
multicritério, este é considerado como melhor desempenho, mesmo tendo obtido média nos testes
similares aos alunos que utilizaram o AVA com STI. Isto ocorreu devido que avaliação geral
considerou também o tempo de duração das suas avaliações e suas quantidades de acesso; premiando
então o aluno que não somente apresentou bom desempenho nos testes, mas também que demonstrou
maior interesse em seguir as recomendações indicadas pelo STI, via Redes Bayesianas.
Logicamente, para uma melhor validação desta ferramenta seria importante a avaliação da
mesma com uma turma de Estrutura de Dados, durante um semestre letivo. De qualquer forma, ficou
evidenciado que o STI auxiliou os alunos de dedicarem mais tempo para os estudos, como também
alcançarem notas maiores; enquanto que quando se utilizada um AVA puro, bons alunos ainda
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Ótima Boa Aceitável Ruim Péssima
Satisfação referente a tutoria
118
conseguem bom desempenho, mas por outro lado, o AVA não favorece que alunos com baixo
desempenho possam melhorar o seu aprendizado, conforme ocorreu com o aluno do caso 3.
5.6 CONSIDERAÇÕES
Neste capítulo foram descritos os resultados dos testes com os voluntários. Através do que foi
modelado e desenvolvido, é possível verificar pelos resultados que as médias aritméticas consideradas
pela AM, apontam que os voluntários conduzidos sem STI alcançaram um intervalo de notas de 5,28
e 7,38. Para os voluntários conduzidos com STI, o intervalo ocorre entre 7,45 e 8,91. A média dos
alunos sem STI foi de 6,67; enquanto que a média dos alunos com STI foi de 8,31. O tempo dedicado
para o estudo também foi maior para os alunos conduzidos pelo STI.
Este aumento de tempo está condicionado as avaliações em que o estudante não alcançava
uma classificação satisfatória, e através da consulta na RB, este aluno poderia ter recebido uma
sugestão de reforço em forma de tópico. Na sequência, logo após conseguir a classificação
satisfatória, era sugerido, que para continuar os estudos, o aluno fizesse novamente a mesma avaliação
de mesmo nível.
Esta condição de analisar o resultado das avaliações e sugerir conteúdos que o estudante
desconhecia até o momento em que executou uma avaliação não satisfatória, faz com que o ambiente
deixe de ser um repositório de conteúdo estático, o que quer dizer, informação disponível sem
adaptação. Neste sentido, aplicando somente a possibilidade de adaptação de conteúdo com o
desenvolvimento de um bloco, o AVA passa a ser um ambiente com possibilidade de adaptação de
conteúdo.
A avaliação multicritério surge como um resumo para o professor avaliar os estudantes da
disciplina e ter disponível mais uma ferramenta para auxiliar a mensurar o nível de aprendizado dos
estudantes. Após os voluntários concluírem o processo de estudos, cada um respondeu a um
questionário sobre a sua experiência quanto ambientes virtuais de aprendizagem. Além disso, suas
respostas serviram como base para mensurar a satisfação e usabilidade do AVA associado ao STI.
Para alcançar os resultados deste capítulo, foi necessário acompanhar cada voluntário
individualmente com o objetivo de certificar que o AVA executasse os métodos corretos quanto aos
tópicos do conteúdo da disciplina de Estrutura de Dados. Além disso, neste acompanhamento propôs-
119
se oferecer auxílio aos voluntários no uso do ambiente caso estes encontrassem algum tipo de
dificuldade. Dos seis voluntários, apenas um tinha contato com a modalidade de ensino a distância,
o restante teve a origem do seu ensino através de aulas presenciais.
Após o registro da interação dos estudantes com o ambiente, foi necessário efetuar a primeira
extração de dados quanto aos tempos aplicados e notas registradas. Esta etapa gerou uma tabela que
foi compilada e formalizada através do APÊNDICE B. Esta mesma informação gerada a partir da
extração de dados é aplicada na avaliação multicritério, contudo os tempos e notas são sumarizados,
pois desta forma é possível aplicar os pesos gerados pela metodologia ROC e gerar as outras tabelas
que estão contidas nesta dissertação ao final de cada caso avaliado. Este processo de acompanhar os
estudantes até a formalização dos resultados foram necessários três meses.
120
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este estudo concebeu uma análise de algumas soluções com foco para os ambientes virtuais
de aprendizagem. Nesta linha, foram formuladas as perguntas de pesquisa que através da revisão
sistemática da literatura identificaram-se os modelos que atenderam aos critérios de busca. Sobre
estes resultados foram analisadas e catalogadas as respostas sobre quais soluções estão sendo adotadas
para estes ambientes.
Através da revisão sistemática da literatura sobre o assunto, é possível verificar que ocorreu a
maior quantidade de publicações nas bases científicas em 2011 e 2013, mantendo uma tendência de
publicações na área educacional, demonstrando que o assunto ainda é pesquisado pela comunidade
científica. A publicação dos trabalhos identificados através da RSL, demonstra a aplicação de
personalização de conteúdo, mas a avaliação do aprendizado se resume a testes de conteúdo.
Neste estudo foi tratado a personalização de conteúdo, mas em um AVA existente. Além dos
testes de conteúdo que foram aplicados, outras informações registradas em um AVA foram
consideradas. Estas informações que uma vez identificadas e passíveis de classificação, foram
aplicadas como critérios para mensurar o nível de aprendizado de um estudante. Assim, este trabalho
fez um estudo para verificar se a aplicação de uma técnica de inteligência artificial e um método de
avaliação multicritério, podem ser aplicadas em um AVA conhecido por universidades, empresas e
organizações.
Especificamente, o uso da Rede Bayesiana teve a interpretação dos históricos registrados,
transformados na TPC do ANEXO A que gerou o modelo de nós e arcos descritos neste trabalho.
Iniciou-se a parte de testes para simular as possíveis probabilidades e os resultados puderam ser
aplicados para a continuidade deste trabalho.
Para formalizar o objetivo específico 1, ocorreu a preparação das Redes Bayesianas para
embutir evidências e extrair as probabilidades. Esta preparação foi efetuada através do uso da
ferramenta Genie versão 2.0 que possibilitou a modelagem da rede e em seguida aplicou-se este
modelo já definido sobre a biblioteca Smile. Para implementação, foi selecionada a opção compilada
em Java para que ocorresse a interação pelo módulo proposto. Através de testes primários, a biblioteca
demonstrou tratamento adequado quanto a implementações incorretas, gerando mensagens coerentes
que facilitaram os ajustes e melhorias necessárias, e assim ofereceu garantia para aplicação no STI.
121
A análise da aplicação da RB para tratar a incerteza demonstrou resultados equivalentes, tanto pela
ferramenta como pela biblioteca.
Para o Moodle, foi definido aplicação de um bloco, que atende ao objetivo específico 2. Este
bloco foi responsável em efetuar a comunicação entre o AVA e o STI. A parte do bloco é
implementado em PHP, que por sua vez faz as consultas necessárias no Banco de Dados para gerar a
informação necessária para a comunicação com a RB responsável pela personalização de conteúdo.
Como a solução da RB é em Java, optou-se pela comunicação por webservice, que envia e recebe
informações entre o AVA e STI.
Para atender ao objetivo específico 3, a implementação da avaliação multicritério definiu
inicialmente a escolha de quatro critérios para avaliação do nível de aprendizagem do estudante. Estes
critérios foram ranqueados por sua ordem de importância e esta classificação foi associada a
metodologia ROC para definição dos pesos. Uma vez definido os pesos, os mesmos foram aplicados
as notas que cada critério obteve através de uma lógica de classificação embutida no código do STI.
Assim foi possível mensurar através de uma nota aritmética o nível de aprendizado de cada estudante.
Os objetivos 4 e 5 descrevem sobre o processo de validação do STI. Esta validação foi possível
simulando com todos os voluntários o estudo da disciplina de Estrutura de Dados através do AVA. A
escolha dos voluntários passou por uma de definição entre a escolha de pessoas com características
para poder usar o ambiente e entre a aplicação em sala de aula com alunos cursando a referida
disciplina. A etapa de simulação do ambiente acabou não coincidindo no mesmo período da aplicação
da disciplina em ambiente presencial. Então por isto foi selecionada a opção pela escolha de
voluntários por forma de indicação e que possuíssem perfil para simular em ambiente virtual a
referida disciplina.
Através da implementação do conceito de bloco do AVA Moodle, foi possível ao STI extrair
as informações necessárias em todas as etapas de estudo dos alunos, estabelecendo as classificações
necessárias para que a RB pudesse auxiliar no processo de ensino e aprendizagem e fazer com que o
ambiente permita adaptar conteúdo. Assim como a AM que através dos seus critérios, obteve do
modelo de dados AVA as informações necessárias para alcançar o objetivo deste trabalho de
dissertação.
122
Foram formuladas duas perguntas de pesquisa e duas hipóteses, sendo a primeira sobre a
possibilidade de personalizar conteúdo em um AVA existente associado a um STI e testes on-line.
Para buscar a resposta desta pergunta, foi formalizado por meio do desenvolvimento de algoritmos,
a interligação do AVA Moodle a uma técnica de IA denominada RB, além da simulação dos
voluntários simulando o estudo de uma disciplina de forma virtual. O resultado obtido confirma que
é plausível aplicar uma técnica da IA para o AVA Moodle oferecendo personalização de conteúdo.
A segunda pergunta de pesquisa e hipótese, levanta a questão sobre a possibilidade de aplicar
a teoria multicritério como um método válido de avaliação do nível de aprendizado do estudante no
uso do AVA. Então por meio do desenvolvimento de algoritmos, buscou-se atender a outra parte da
pergunta de pesquisa. Este desenvolvimento consistiu em aplicar a um método de análise multicritério
que buscou informações registradas pelo AVA conforme o voluntário interagiu com este ambiente.
Dados registrados como tempo de estudo e avaliação, acessos ao ambiente, permitiu transformá-los
em critérios que geraram uma nota aritmética, sendo assim, é plausível buscar outras informações dos
estudantes registradas no AVA, além das notas dos testes de conteúdo, que permite auxiliar o
professor a mensurar o nível de aprendizado de um estudante.
6.1 CONTRIBUIÇÕES
Esta dissertação teve também como objetivo contribuir para a área de Inteligência Aplicada
no uso das RB para sugestão e condução de conteúdo. Além disso, ocorreu uma colaboração na
aplicação de um método de análise multicritério para avaliar o nível de aprendizado de um estudante.
O resultado desta aplicação tende a auxiliar outros pesquisadores a fomentar novas ideias e
aplicações que possam ser agregadas em outros AVA de código aberto e assim proporcionar uma
possibilidade de respeitar o conhecimento individual de cada aluno e sugerir personalização de
conteúdo. Como também, trazer ao professor que utiliza o AVA como plataforma de ensino, outra
possibilidade de auxílio para mensurar o nível de aprendizado de determinado estudante.
A adaptação implementada no Moodle opera conforme o resultado da RB, ajustando a
visualização dos tópicos, habilitando e desabilitando estes tópicos conforme o aluno avança nos
estudos. A possibilidade de levar esta adaptação para outros ambientes é possível, desde que seja
possível manipular a visualização dos grupos de informações.
123
6.2 SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS
Após o estudo abordado nesta dissertação, estabelecem-se algumas recomendações para
pesquisas de mesmo cunho. Alguns assuntos merecem aprofundamento em pesquisas ou trabalhos
futuros. Os principais são:
a) Efetuar um estudo sobre outros critérios que poderiam ser aplicados em um ambiente
virtual de aprendizagem, que possam contribuir no processo de mensuração do nível de
aprendizado de um estudante;
b) Aplicar outra técnica de Inteligência Artificial para sugestão de conteúdo dentro do AVA
Moodle, como por exemplo um sistema especialista fuzzy;
c) Aplicar outro método de análise multicritério no AVA Moodle para verificar a
possibilidade de aplicação de outras técnicas que possam contribuir na definição no nível
de aprendizado de um estudante.
124
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APÊNDICE A REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
Execução da busca na semana do dia 19/06/2014
Base Artigos String
IEEE 96 ("Abstract":Distance education OR "Abstract":distance learning OR
"Abstract":Learning Management System OR "Abstract":Intelligent tutoring
system OR "Abstract":Virtual learning environment OR "Document Title":e-
Learning OR ("Abstract":education OR "Abstract":Higher Education)) AND
(("Abstract":Artificial Intelligence OR "Document Title":Artificial Intelligence)
OR ("Abstract":Genetic Algorithms OR "Document Title":Genetic Algorithms)
OR ("Abstract":Neural Network OR "Document Title":Neural Network) OR
("Abstract":Fuzzy OR "Document Title":Fuzzy) OR ("Abstract":Cases Based
Reasoning OR "Document Title":Cases Based Reasoning) OR ("Abstract":Rule
Based Reasoning OR "Document Title":Rule Based Reasoning) OR
("Abstract":multi agent OR "Document Title":multi agent) OR
("Abstract":Bayesian network OR "Abstract":belief network OR
"Abstract":Bayesian Belief Network OR "Abstract":Bayesian methods) OR
("Abstract":multicriteria analysis OR "Document Title":multicriteria analysis) OR
("Abstract":multicriteria evaluation OR "Document Title":multicriteria evaluation))
ACM 72 ((Abstract:"Distance education") or (Abstract:"distance learning") or
(Abstract:"Learning Management System") or (Abstract:"Intelligent tutoring
system") or (Abstract:"Virtual learning environment")) and ((Abstract:"Artificial
Intelligence") or (Title:"Artificial Intelligence") or (Abstract:"Genetic Algorithms")
or (Title:"Genetic Algorithms") or (Abstract:"Neural Network") or (Title:"Neural
Network") or (Abstract:"Fuzzy") or (Title:"Fuzzy") or (Abstract:"Cases Based
Reasoning") or (Title:"Cases Based Reasoning") or (Abstract:"Rule Based
Reasoning") or (Title:"Rule Based Reasoning") or (Abstract:"multi agent") or
(Title:"multi agent") or (Abstract:"Bayesian network") or (Abstract:"belief
network") or (Abstract:"Bayesian Belief Network") or (Abstract:"Bayesian
methods") or (Title:"Bayesian network") or (Title:"belief network") or
(Title:"Bayesian Belief Network") or (Title:"Bayesian methods") or
(Abstract:"multicriteria analysis") or (Abstract:"multicriteria analysis") or
(Abstract:"multicriteria evaluation"))
Science 57 (pub-date > 2006) and (TAK("Distance education") or TAK("distance learning") or
TAK("Learning Management System") or TAK("Intelligent tutoring system") or
TAK("Virtual learning environment")) and (TAK("Artificial Intelligence") or
TAK("Genetic Algorithms") or TAK("Neural Network") or TAK("Fuzzy") or
TAK("Cases Based Reasoning") or TAK("Rule Based Reasoning") or TAK("multi
agent") or TAK("Bayesian network") or TAK("belief network") or TAK("Bayesian
Belief Network") or TAK("Bayesian methods") or TAK("multicriteria analysis") or
TAK("multicriteria evaluation"))
Total: 225
Critérios de Inclusão e Exclusão
131
Incluir Excluir
Que estejam no período estipulado Conferências
Que estejam envolvidos na área educacional
Que abordam Ontologias
Aplicam alguma técnica em Inteligência Artificial
Que abordam Computação Afetiva
Tratam de Robótica (NÃO educacionais)
Que envolvam jogos (NÃO educacionais)
Que envolva medicina (NÃO educacionais)
132
APÊNDICE B CONDUÇÃO CONTEÚDO VOLUNTÁRIOS
Tabela 15. Condução do Caso 1 para o tópico Listas
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Aluno inicia a leitura do tópico lista
00:08:56
Entre o estudo e início de avaliação levou 8
minutos e 56 segundos
Inicia a
avaliação nível
fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível fácil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:05:03 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível
fácil foi de 5 minutos e 3 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 6,5
em uma tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Retorna a leitura do tópico lista para iniciar a
avaliação de nível dificuldade médio
00:00:33
Inicia a
avaliação nível
médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível médio; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:03:01
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
10,0 em uma tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Retorna a leitura do tópico lista para iniciar a
avaliação de nível dificuldade difícil
00:00:55
Inicia a
avaliação nível
difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível difícil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:04:57
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
10,0 em uma tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
133
Tabela 16. Condução do Caso 1 para o tópico Fila
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Iniciado novo tópico de estudo denominado Fila
00:02:24
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:05:44
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 4,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
4,00 em uma tentativa de avaliação pois neste caso
o STI está desativado
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:45
Inicia a
avaliação nível
médio
00:05:24
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:01:10
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:02:17
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
134
Tabela 17. Condução do Caso 1 para o tópico Pilha
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Iniciado novo tópico de estudo
00:00:22
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:04:37
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:16
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:24
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:11
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:02:32
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
135
Tabela 18. Condução do Caso 1 para o tópico Árvore
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Iniciado novo tópico de estudo
00:00:39
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:02:35
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 4,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
4,00 em uma tentativa de avaliação pois neste caso
o STI está desativado
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:12
Inicia a
avaliação nível
médio
00:03:10
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 3,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
3,00 em uma tentativa de avaliação pois neste caso
o STI está desativado
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:10
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:02:10
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 4,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
4,50 em uma tentativa de avaliação pois neste caso
o STI está desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
136
Tabela 19. Condução do Caso 1 para o tópico Métodos de Pesquisa
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Iniciado novo tópico de estudo
00:02:28
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:02:33
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:15
Inicia a
avaliação nível
médio
00:02:29
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:10
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:37
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
137
Tabela 20. Condução do Caso 1 para o tópico Métodos de Ordenação
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Iniciado novo tópico de estudo
00:00:33
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:01:39
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:10
Inicia a
avaliação nível
médio
00:02:04
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:11
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:02:15
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
6,50 em uma tentativa de avaliação pois neste caso
o STI está desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
138
Tabela 21. Condução do Caso 2 para o tópico Listas
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno inicia a leitura do tópico lista
00:50:59
Entre o estudo e início de avaliação levou 50 minutos e
59 segundos
Inicia a avaliação
nível fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
fácil; efetua a leitura das questões e seleção de respostas
00:02:52 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível fácil
foi de 2 minutos e 52 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 6,5 em uma
tentativa de avaliação
Leitura do Tópico
Retorna a leitura do tópico lista para iniciar a avaliação
de nível dificuldade médio
00:00:52
Inicia a avaliação
nível médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
médio; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:04:32
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 10,0 em uma
tentativa de avaliação
Leitura do Tópico
Retorna a leitura do tópico lista para iniciar a avaliação
de nível dificuldade difícil
00:00:11
Inicia a avaliação
nível difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
difícil; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:04:19
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 10,0 em uma
tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
139
Tabela 22. Condução do Caso 2 para o tópico Fila
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Iniciado novo tópico de estudo denominado Fila
00:03:50
Inicia a avaliação
nível fácil
00:07:48
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 4,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 4,00 em uma
tentativa de avaliação pois neste caso o STI está
desativado
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:01:02
Inicia a avaliação
nível médio
00:05:48
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:20
Inicia a avaliação
nível difícil
00:03:38
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 6,50 em uma
tentativa de avaliação pois neste caso o STI está
desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
140
Tabela 23. Condução do Caso 2 para o tópico Pilha
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Iniciado novo tópico de estudo
00:04:23
Inicia a avaliação
nível fácil
00:04:24
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 2,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 2,50 em uma
tentativa de avaliação pois neste caso o STI está
desativado
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:11
Inicia a avaliação
nível médio
00:04:23
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:10
Inicia a avaliação
nível difícil
00:02:12
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
141
Tabela 24. Condução do Caso 2 para o tópico Árvore
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Iniciado novo tópico de estudo
00:09:04
Inicia a avaliação
nível fácil
00:02:15
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:11
Inicia a avaliação
nível médio
00:05:41
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:47
Inicia a avaliação
nível difícil
00:02:06
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 4,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 4,50 em uma
tentativa de avaliação pois neste caso o STI está
desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
142
Tabela 25. Condução do Caso 2 para o tópico Métodos de Pesquisa
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Iniciado novo tópico de estudo
00:18:21
Inicia a avaliação
nível fácil
00:03:16
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:10
Inicia a avaliação
nível médio
00:03:23
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 6,50 em uma
tentativa de avaliação pois neste caso o STI está
desativado
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:12
Inicia a avaliação
nível difícil
00:02:39
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
143
Tabela 26. Condução do Caso 2 para o tópico Métodos de Ordenação
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Iniciado novo tópico de estudo
00:15:21
Inicia a avaliação
nível fácil
00:01:48
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:10
Inicia a avaliação
nível médio
00:01:49
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Continuando tópico de estudo
00:00:11
Inicia a avaliação
nível difícil
00:03:59
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
144
Tabela 27. Condução do Caso 3 para o tópico Listas
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Aluno inicia a leitura do tópico lista
00:31:01
Entre o estudo e início de avaliação levou 31
minutos e 01 segundo
Inicia a
avaliação nível
fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível fácil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:07:42 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível
fácil foi de 7 minutos e 42 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
10,0 em uma tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Retorna a leitura do tópico lista para iniciar a
avaliação de nível dificuldade médio
00:02:43
Inicia a
avaliação nível
médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível médio; efetua a leitura das questões e
seleção de respostas
00:04:04
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 7,5
em uma tentativa de avaliação
Inicia a
Avaliação
difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível difícil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:07:06
Finaliza a
Avaliação
difícil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
10,0 em uma tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
145
Tabela 28. Condução do Caso 3 para o tópico Fila
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico Iniciado novo tópico de estudo denominado Fila
00:03:55
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:03:58
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
10,0 em uma tentativa de avaliação
Inicia a
avaliação nível
médio
00:07:11
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:03:48
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 5,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
5,00 em uma tentativa de avaliação pois neste
caso o STI está desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
146
Tabela 29. Condução do Caso 3 para o tópico Pilha
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:04:15
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 7,5
em uma tentativa de avaliação
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:56
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:04:49
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 7,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
147
Tabela 30. Condução do Caso 3 para o tópico Árvore
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:02:52
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico Continuando tópico de estudo
00:00:21
Inicia a
avaliação nível
médio
00:05:38
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:02:22
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 1,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
2,50 em uma tentativa de avaliação pois neste
caso o STI está desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
148
Tabela 31. Condução do Caso 3 para o tópico Métodos de Pesquisa
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:03:30
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 2,50 Finalizado o teste de conteúdo
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:55
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 6,50
em uma tentativa de avaliação pois neste caso o
STI está desativado
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:04:43
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 3,50 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
149
Tabela 32. Condução do Caso 3 para o tópico Métodos de Ordenação
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:02:32
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Inicia a
avaliação nível
médio
00:03:05
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:01:50
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 6,00
em uma tentativa de avaliação pois neste caso o
STI está desativado
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
150
Tabela 33. Condução do Caso 4 para o tópico Listas
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
STI inicializa o processo ativando o tópico lista e suas
três avaliações separadas por nível de dificuldade.
Aluno então inicia a leitura do tópico de lista
00:29:35
Entre o estudo e início de avaliação levou 29 minutos e
35 segundos
Inicia a avaliação
nível fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
fácil; efetua a leitura das questões e seleção de respostas
00:05:38 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível fácil
foi de 5 minutos e 38 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 6,5
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico lista de nível fácil resultou desempenho regular.
A RB foi verificada para identificar a possibilidade
deste aluno encontrar dificuldades no próximo tópico.
Assim um dos próximos tópicos é métodos de pesquisa
e a probabilidade identificada com classificação
insatisfatória é de 52,87% . Neste caso foi
implementado que quando é identificado uma
classificação insatisfatória acima de 50% no próximo
tópico, é ativado um tópico pré-requisito. Então nesta
etapa é ativado tópico pré-requisito alocação dinâmica
que possui uma probabilidade 77,46% deste aluno ter
tido um desempenho insatisfatório
00:30:09
Inicia a avaliação
nível fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
fácil; efetua a leitura das questões e seleção de respostas
00:03:09 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível fácil
foi de 3 minutos e 09 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 7,50. Após a segunda tentativa
de execução do teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo listas foram respondidos. Identifica que
ainda faltam os testes dos níveis médio e difícil e assim
sugere que o aluno faça o teste de conteúdo com nível
de dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico lista
para que o aluno possa prosseguir
00:08:59
Inicia a avaliação
nível médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
médio; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:09:24
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 6,5 em uma
tentativa de avaliação
151
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico lista de nível fácil resultou desempenho regular.
A RB foi verificada para identificar a possibilidade
deste aluno encontrar dificuldades no próximo tópico.
Assim um dos próximos tópicos é métodos de pesquisa
e a probabilidade identificada com classificação
insatisfatória é de 52,87% . Neste caso foi
implementado que quando é identificado uma
classificação insatisfatória acima de 50% no próximo
tópico, é ativado um tópico pré-requisito. Então nesta
etapa é verificado que tópico pré-requisito alocação
dinâmica possui uma probabilidade de 77,46% deste
aluno ter tido um desempenho insatisfatório, mas como
ele já foi reforçado anteriormente, é ativado o tópico
pré-requisito vetor que possui uma probabilidade de
73,20% deste estudante ter alcançado um desempenho
insatisfatório
00:36:03
Inicia a avaliação
nível médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
médio; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:05:48 A execução do teste de conteúdo de lista no nível fácil
foi de 5 minutos e 48 segundos
Finaliza a
avaliação nível
médio
2 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 7,50. Após a segunda tentativa
de execução do teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo listas foram respondidos. Identifica que
ainda falta o teste do nível difícil e assim sugere que o
aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico lista para que o
aluno possa prosseguir
00:10:46
Inicia a avaliação
nível difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
médio; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:05:00
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 6,50
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico lista de nível difícil resultou desempenho regular.
A RB foi verificada para identificar a possibilidade
deste aluno encontrar dificuldades no próximo tópico.
Assim um dos próximos tópicos é métodos de pesquisa
e a probabilidade identificada com classificação
insatisfatória é de 52,87% . Neste caso foi
implementado que quando é identificado uma
classificação insatisfatória acima de 50% no próximo
tópico, é ativado um tópico pré-requisito. Então nesta
etapa é verificado que os tópicos pré-requisitos alocação
dinâmica e vetor já foram reforçados anteriormente e
que não existe outro tópico pré-requisito, assim é
reativado o tópico alocação dinâmica para leitura
00:30:28
152
Inicia a avaliação
nível difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no nível
difícil; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:06:06
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 10,0 na segunda tentativa de
avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
153
Tabela 34. Condução do Caso 4 para o tópico Fila
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico listas foram respondidos. Identifica que todos
os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico listas e inicia o
tópico fila
00:10:56
Inicia a avaliação
nível fácil
00:06:15
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo listas foram respondidos. Identifica que
ainda faltam os testes dos níveis médio e difícil e assim
sugere que o aluno faça o teste de conteúdo com nível
de dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico lista
para que o aluno possa prosseguir
00:12:04
Inicia a avaliação
nível médio
00:04:00
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo fila foram respondidos. Identifica que
ainda falta o teste do nível difícil e assim sugere que o
aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico fila para que o
aluno possa prosseguir
00:04:02
Inicia a avaliação
nível difícil
00:04:01
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
154
Tabela 35. Condução do Caso 4 para o tópico Pilha
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico fila foram respondidos. Identifica que todos
os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico fila e inicia o
tópico pilha
00:08:03
Inicia a avaliação
nível fácil
00:03:18
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo pilha foram respondidos. Identifica que
ainda faltam os testes dos níveis médio e difícil e assim
sugere que o aluno faça o teste de conteúdo com nível
de dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico pilha
para que o aluno possa prosseguir
00:20:04
Inicia a avaliação
nível médio
00:06:19
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo pilha foram respondidos. Identifica que
ainda falta o teste do nível difícil e assim sugere que o
aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico pilha para que
o aluno possa prosseguir
00:10:04
Inicia a avaliação
nível difícil
00:07:34
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
155
Tabela 36. Condução do Caso 4 para o tópico Árvore
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico pilha foram respondidos. Identifica que todos
os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico pilha e inicia o
tópico árvore
00:08:00
Inicia a avaliação
nível fácil
00:10:24
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico árvore de nível fácil resultou desempenho
regular. A RB foi verificada para identificar a
possibilidade deste aluno encontrar dificuldades no
próximo tópico. Assim o próximo tópico é método de
pesquisa e a probabilidade identificada com
classificação insatisfatória é de 40,04% . Neste caso foi
implementado que quando é identificado uma
classificação insatisfatória acima de 50% no próximo
tópico, é ativado um tópico pré-requisito, então nesta
etapa nenhum tópico pré-requisito é ativado
00:30:04
Inicia a avaliação
nível fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico árvore no
nível fácil; efetua a leitura das questões e seleção de
respostas
00:10:55 A execução do teste de conteúdo de árvore no nível
fácil foi de 10 minutos e 59 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 7,50. Após a segunda tentativa
de execução do teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo árvore foram respondidos. Identifica que
ainda faltam os testes dos níveis médio e difícil e assim
sugere que o aluno faça o teste de conteúdo com nível
de dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico lista
para que o aluno possa prosseguir
00:04:24
Inicia a avaliação
nível médio
00:05:21
156
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo árvore foram respondidos. Identifica que
ainda falta o teste do nível difícil e assim sugere que o
aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico árvore para
que o aluno possa prosseguir
00:04:10
Inicia a avaliação
nível difícil
00:06:25
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 1,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 2,50
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico árvore de nível difícil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 76,39% de desempenho insatisfatório
do tópico pré-requisito pilha, ativando-o como reforço
00:32:46
Inicia a avaliação
nível difícil
00:07:14
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 10,0 na segunda tentativa de
avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
157
Tabela 37. Condução do Caso 4 para o tópico Métodos de Pesquisa
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico árvore foram respondidos. Identifica que
todos os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico árvore e inicia o
tópico métodos de pesquisa
00:34:19
Inicia a avaliação
nível fácil
00:04:37
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 0,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada zero
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico métodos de pesquisa de nível fácil resultou
desempenho insatisfatório. A RB foi verificada,
apontando uma probabilidade de 85,81% de
desempenho insatisfatório do tópico pré-requisito
árvore, ativando-o como reforço
00:30:25
Inicia a avaliação
nível fácil
00:09:11
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 10,0 na segunda tentativa de
avaliação
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo métodos de pesquisa foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis médio e
difícil e assim sugere que o aluno faça o teste de
conteúdo com nível de dificuldade médio. Retorna a
leitura do tópico métodos de pesquisa para que o aluno
possa prosseguir
00:03:59
Inicia a avaliação
nível médio
00:04:00
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,00 Finalizado o teste de conteúdo
158
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico métodos de pesquisa de nível médio resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico. Assim o próximo
tópico é métodos de ordenação e a probabilidade
identificada com classificação insatisfatória é de
66,10% . Neste caso foi implementado que quando é
identificado uma classificação insatisfatória acima de
50% no próximo tópico, é ativado um tópico pré-
requisito. Então nesta etapa é ativado tópico pré-
requisito vetor que possui uma probabilidade 77,13%
deste aluno ter tido um desempenho insatisfatório
00:31:30
Inicia a avaliação
nível médio
00:05:09
Finaliza a
avaliação nível
médio
2 9,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 9,00 na segunda tentativa de
avaliação
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo métodos de pesquisa foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e assim
sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico
métodos de pesquisa para que o aluno possa prosseguir
00:03:17
Inicia a avaliação
nível difícil
00:05:07
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 7,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico métodos de pesquisa de nível médio resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico. Assim o próximo
tópico é métodos de ordenação e a probabilidade
identificada com classificação insatisfatória é de
66,10% . Neste caso foi implementado que quando é
identificado uma classificação insatisfatória acima de
50% no próximo tópico, é ativado um tópico pré-
requisito. Então nesta etapa é verificado que tópico pré-
requisito vetor possui uma probabilidade de 77,13%
deste aluno ter tido um desempenho insatisfatório, mas
como ele já foi reforçado anteriormente, é verificado o
tópico pré-requisito árvore que possui uma
probabilidade de 68,87% mas este também já foi
anteriormente ativado, sobrando o tópico lista com
57,62% deste estudante ter alcançado um desempenho
insatisfatório
00:33:46
Inicia a avaliação
nível difícil
159
00:05:37
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 9,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 9,0 na segunda tentativa de
avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
160
Tabela 38. Condução do Caso 4 para o tópico Métodos de Ordenação
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico métodos de pesquisa foram respondidos.
Identifica que todos os testes dos níveis fácil, médio e
difícil foram executados e portanto encerra o tópico
métodos de pesquisa e inicia o tópico métodos de
ordenação
00:20:11
Inicia a avaliação
nível fácil
00:08:08
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico métodos de ordenação de nível fácil resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico, porém este é o último
tópico e portanto será reforçado o próprio conteúdo.
00:30:22
Inicia a avaliação
nível fácil
00:05:40
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 7,50 na segunda tentativa de
avaliação
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo métodos de ordenação foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis médio e
difícil e assim sugere que o aluno faça o teste de
conteúdo com nível de dificuldade médio. Retorna a
leitura do tópico métodos de ordenação para que o
aluno possa prosseguir
00:02:04
Inicia a avaliação
nível médio
00:03:04
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo métodos de ordenação foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e assim
sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico
161
métodos de ordenação para que o aluno possa
prosseguir
00:03:04
Inicia a avaliação
nível difícil
00:02:35
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico métodos de ordenação de nível fácil resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico, porém este é o último
tópico e portanto será reforçado o próprio conteúdo.
00:04:12
Inicia a avaliação
nível difícil
00:05:19
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 10,0 na segunda tentativa de
avaliação
Finalização
Conteúdo
Solicitado tutoria ao STI que parabeniza o Aluno e
informa que a disciplina está encerrada
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
162
Tabela 39. Condução do Caso 5 para o tópico Listas
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
STI inicializa o processo ativando o tópico lista e
suas três avaliações separadas por nível de
dificuldade. Aluno então inicia a leitura do tópico
de lista
00:43:49
Entre o estudo e início de avaliação levou 43
minutos e 49 segundos
Inicia a
avaliação nível
fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível fácil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:05:22 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível
fácil foi de 5 minutos e 22 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 6,5
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico lista de nível fácil resultou desempenho
regular. A RB foi verificada para identificar a
possibilidade deste aluno encontrar dificuldades
no próximo tópico. Assim um dos próximos
tópicos é métodos de pesquisa e a probabilidade
identificada com classificação insatisfatória é de
52,87% . Neste caso foi implementado que
quando é identificado uma classificação
insatisfatória acima de 50% no próximo tópico, é
ativado um tópico pré-requisito. Então nesta etapa
é ativado tópico pré-requisito alocação dinâmica
que possui uma probabilidade 77,46% deste aluno
ter tido um desempenho insatisfatório
00:33:05
Inicia a
avaliação nível
fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível fácil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:06:51 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível
fácil foi de 3 minutos e 09 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 7,50. Após a
segunda tentativa de execução do teste de
conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo listas foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis
médio e difícil e assim sugere que o aluno faça o
teste de conteúdo com nível de dificuldade médio.
Retorna a leitura do tópico lista para que o aluno
possa prosseguir
00:10:27
163
Inicia a
avaliação nível
médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível médio; efetua a leitura das questões e
seleção de respostas
00:04:34
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 na
segunda tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo listas foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e
assim sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura
do tópico lista para que o aluno possa prosseguir
00:02:05
Inicia a
avaliação nível
difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível difícil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:06:00
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 5,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
5,50
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico lista de nível difícil resultou
desempenho insatisfatório. A RB foi verificada,
apontando uma probabilidade de 77,29% de
desempenho insatisfatório do tópico pré-requisito
alocação dinâmica, porém este tópico já foi
ativado. Então o próximo reforço com 73,07% é o
vetor, ativando-o como reforço
00:34:01
Inicia a
avaliação nível
difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível difícil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:07:02
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 9,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 9,00. Após a
segunda tentativa de execução do teste de
conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
164
Tabela 40. Condução do Caso 5 para o tópico Fila
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico listas foram respondidos.
Identifica que todos os testes dos níveis fácil,
médio e difícil foram executados e portanto
encerra o tópico listas e inicia o tópico fila
00:33:15
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:05:00
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 4,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
4,00
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço
00:40:00
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:05:04
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 9,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 9,00. Após a
segunda tentativa de execução do teste de
conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo listas foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis
médio e difícil e assim sugere que o aluno faça o
teste de conteúdo com nível de dificuldade médio.
Retorna a leitura do tópico lista para que o aluno
possa prosseguir
00:02:57
Inicia a
avaliação nível
médio
00:07:03
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo fila foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e
assim sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura
do tópico fila para que o aluno possa prosseguir
165
00:02:36
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:05
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 3,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço. O tópico fila possui
somente o pré-requisito lista, por isso ele é
novamente ativado
00:33:16
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:27
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 6,50. Após a
segunda tentativa de execução do teste de
conteúdo
Leitura de
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível difícil resultou desempenho
regular. A RB foi verificada para identificar a
possibilidade deste aluno encontrar dificuldades
no próximo tópico. Assim o próximo tópico é
pilha e a probabilidade identificada com
classificação insatisfatória é de 29,22% . Neste
caso foi implementado que quando é identificado
uma classificação insatisfatória acima de 50% no
próximo tópico, é ativado um tópico pré-requisito,
então nesta etapa nenhum tópico pré-requisito é
ativado
00:33:17
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:03:38
Finaliza a
avaliação nível
difícil
3 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 7,5
na terceira tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
166
Tabela 41. Condução do Caso 5 para o tópico Pilha
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico fila foram respondidos. Identifica
que todos os testes dos níveis fácil, médio e difícil
foram executados e portanto encerra o tópico fila e
inicia o tópico pilha
00:32:14
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:06:51
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 3,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico pilha de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço
00:30:13
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:06:20
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 na
segunda tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo pilha foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis
médio e difícil e assim sugere que o aluno faça o
teste de conteúdo com nível de dificuldade médio.
Retorna a leitura do tópico pilha para que o aluno
possa prosseguir
00:06:12
Inicia a
avaliação nível
médio
00:05:19
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
167
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo pilha foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e
assim sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura
do tópico pilha para que o aluno possa prosseguir
00:02:07
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:04:30
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico pilha de nível difícil resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico. Assim o próximo
tópico é árvore e a probabilidade identificada com
classificação insatisfatória é de 49,11% . Neste
caso foi implementado que quando é identificado
uma classificação insatisfatória acima de 50% no
próximo tópico, é ativado um tópico pré-requisito,
então nesta etapa nenhum tópico pré-requisito é
ativado
00:34:08
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:56
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 na
segunda tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
168
Tabela 42. Condução do Caso 5 para o tópico Árvore
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico pilha foram respondidos.
Identifica que todos os testes dos níveis fácil,
médio e difícil foram executados e portanto
encerra o tópico pilha e inicia o tópico árvore
00:10:11
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:09:06
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico árvore de nível fácil resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico. Assim o próximo
tópico é métodos de pesquisa e a probabilidade
identificada com classificação insatisfatória é de
40,04% . Neste caso foi implementado que
quando é identificado uma classificação
insatisfatória acima de 50% no próximo tópico, é
ativado um tópico pré-requisito, então nesta etapa
nenhum tópico pré-requisito é ativado
00:30:43
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:06:29
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo árvore foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis
médio e difícil e assim sugere que o aluno faça o
teste de conteúdo com nível de dificuldade médio.
Retorna a leitura do tópico lista para que o aluno
possa prosseguir
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:03
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo
169
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico árvore de nível fácil resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico. Assim o próximo
tópico é métodos de pesquisa e a probabilidade
identificada com classificação insatisfatória é de
40,04% . Neste caso foi implementado que
quando é identificado uma classificação
insatisfatória acima de 50% no próximo tópico, é
ativado um tópico pré-requisito, então nesta etapa
nenhum tópico pré-requisito é ativado
00:37:44
Inicia a
avaliação nível
médio
00:06:17
Finaliza a
avaliação nível
médio
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 na
segunda tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo árvore foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e
assim sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura
do tópico árvore para que o aluno possa prosseguir
00:04:57
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:02
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 4,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
4,00
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico árvore de nível difícil resultou
desempenho insatisfatório. A RB foi verificada,
apontando uma probabilidade de 76,39% de
desempenho insatisfatório do tópico pré-requisito
pilha, ativando-o como reforço
00:31:12
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:07:02
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
6,50 na segunda tentativa de avaliação
170
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico árvore de nível difícil resultou
desempenho regular. A RB foi verificada para
identificar a possibilidade deste aluno encontrar
dificuldades no próximo tópico. Assim o próximo
tópico é métodos de pesquisa e a probabilidade
identificada com classificação insatisfatória é de
40,04% . Neste caso foi implementado que
quando é identificado uma classificação
insatisfatória acima de 50% no próximo tópico, é
ativado um tópico pré-requisito, então nesta etapa
nenhum tópico pré-requisito é ativado
00:31:12
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:07:02
Finaliza a
avaliação nível
difícil
3 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
7,50 na terceira tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
171
Tabela 43. Condução do Caso 5 para o tópico Métodos de Pesquisa
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico árvore foram respondidos.
Identifica que todos os testes dos níveis fácil,
médio e difícil foram executados e portanto
encerra o tópico árvore e inicia o tópico métodos
de pesquisa
00:19:53
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:04:54
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 6,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
6,50
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico métodos de pesquisa de nível fácil
resultou desempenho regular. A RB foi verificada
para identificar a possibilidade deste aluno
encontrar dificuldades no próximo tópico. Assim
o próximo tópico é métodos de ordenação e a
probabilidade identificada com classificação
insatisfatória é de 66,10% . Neste caso foi
implementado que quando é identificado uma
classificação insatisfatória acima de 50% no
próximo tópico, é ativado um tópico pré-requisito.
Então nesta etapa é ativado tópico pré-requisito
vetor que possui uma probabilidade 77,13% deste
aluno ter tido um desempenho insatisfatório
00:31:23
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:06:20
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 na
segunda tentativa de avaliação
172
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo métodos de pesquisa foram
respondidos. Identifica que ainda faltam os testes
dos níveis médio e difícil e assim sugere que o
aluno faça o teste de conteúdo com nível de
dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico
métodos de pesquisa para que o aluno possa
prosseguir
00:06:25
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:44
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 1,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico método de pesquisa de nível médio
resultou desempenho insatisfatório. A RB foi
verificada, apontando uma probabilidade de
85,82% de desempenho insatisfatório do tópico
pré-requisito árvore, ativando-o como reforço
00:34:37
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:30
Finaliza a
avaliação nível
médio
2 7,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 7,0
na segunda tentativa de avaliação
173
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico métodos de pesquisa de nível difícil
resultou desempenho regular. A RB foi verificada
para identificar a possibilidade deste aluno
encontrar dificuldades no próximo tópico. Assim
o próximo tópico é métodos de ordenação e a
probabilidade identificada com classificação
insatisfatória é de 66,10% . Neste caso foi
implementado que quando é identificado uma
classificação insatisfatória acima de 50% no
próximo tópico, é ativado um tópico pré-requisito.
Então nesta etapa poderia ser ativado árvore ou
vetor, porém já foram ativados em etapas
anteriores deste mesmo tópico. Então neste
momento é ativado tópico pré-requisito lista que
possui uma probabilidade 57,62% deste aluno ter
tido um desempenho insatisfatório
00:34:37
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:30
Finaliza a
avaliação nível
médio
3 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 7,5
na terceira tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo métodos de pesquisa foram
respondidos. Identifica que ainda falta o teste do
nível difícil e assim sugere que o aluno faça-o.
Retorna a leitura do tópico métodos de pesquisa
para que o aluno possa prosseguir
00:02:53
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:07
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
174
Tabela 44. Condução do Caso 5 para o tópico Métodos de Ordenação
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico métodos de pesquisa foram
respondidos. Identifica que todos os testes dos
níveis fácil, médio e difícil foram executados e
portanto encerra o tópico métodos de pesquisa e
inicia o tópico métodos de ordenação
00:13:24
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:03:41
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico métodos de ordenação de nível fácil
resultou desempenho regular. A RB foi verificada
para identificar a possibilidade deste aluno
encontrar dificuldades no próximo tópico, porém
este é o último tópico e portanto será reforçado o
próprio conteúdo.
00:06:12
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:11:59
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo métodos de ordenação foram
respondidos. Identifica que ainda faltam os testes
dos níveis médio e difícil e assim sugere que o
aluno faça o teste de conteúdo com nível de
dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico
métodos de ordenação para que o aluno possa
prosseguir
00:14:37
Inicia a
avaliação nível
médio
00:06:14
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
175
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo métodos de ordenação foram
respondidos. Identifica que ainda falta o teste do
nível difícil e assim sugere que o aluno faça-o.
Retorna a leitura do tópico métodos de ordenação
para que o aluno possa prosseguir
00:03:38
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:05:45
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,00
Finalização
Conteúdo
Solicitado tutoria ao STI que parabeniza o Aluno
e informa que a disciplina está encerrada
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
176
Tabela 45. Condução do Caso 6 para o tópico Listas
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
STI inicializa o processo ativando o tópico lista e
suas três avaliações separadas por nível de
dificuldade. Aluno então inicia a leitura do tópico
de lista
00:25:18
Entre o estudo e início de avaliação levou 25
minutos e 18 segundos
Inicia a
avaliação nível
fácil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível fácil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:03:18 A execução do teste de conteúdo de Lista no nível
fácil foi de 3 minutos e 18 segundos
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 em uma
tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo listas foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis
médio e difícil e assim sugere que o aluno faça o
teste de conteúdo com nível de dificuldade médio.
Retorna a leitura do tópico lista para que o aluno
possa prosseguir
00:00:32
Inicia a
avaliação nível
médio
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível médio; efetua a leitura das questões e
seleção de respostas
00:09:33
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 9,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 9,0
em uma tentativa de avaliação. STI considera
notas acima de 7,0 como satisfatório
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo listas foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e
assim sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura
do tópico lista para que o aluno possa prosseguir
00:01:27
Inicia a
avaliação nível
difícil
Aluno inicia o teste de conteúdo do tópico lista no
nível difícil; efetua a leitura das questões e seleção
de respostas
00:03:10
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada
10,0 em uma tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
177
Tabela 46. Condução do Caso 6 para o tópico Fila
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico listas foram respondidos.
Identifica que todos os testes dos níveis fácil,
médio e difícil foram executados e portanto
encerra o tópico listas e inicia o tópico fila
00:14:52
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:08:47
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 3,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 3,5
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço
00:34:25
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:05:57
Finaliza a
avaliação nível
fácil
2 4,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 4,5
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço. O tópico fila possui
somente o pré-requisito lista, por isso ele é
novamente ativado
00:34:50
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:01:41
Finaliza a
avaliação nível
fácil
3 3,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 3,0
178
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço. O tópico fila possui
somente o pré-requisito lista, por isso ele é
novamente ativado
00:38:00
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:01:46
Finaliza a
avaliação nível
fácil
4 4,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 4,0
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível fácil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 85,24% de desempenho
insatisfatório do tópico pré-requisito lista,
ativando-o como reforço. O tópico fila possui
somente o pré-requisito lista, por isso ele é
novamente ativado
00:35:19
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:00:40
Finaliza a
avaliação nível
fácil
5 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,00. Após a
quinta tentativa de execução do teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo fila foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis
médio e difícil e assim sugere que o aluno faça o
teste de conteúdo com nível de dificuldade médio.
Retorna a leitura do tópico fila para que o aluno
possa prosseguir
00:00:20
Inicia a
avaliação nível
médio
00:04:48
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 6,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 6,5
179
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível médio resultou desempenho
regular. A RB foi verificada para identificar a
possibilidade deste aluno encontrar dificuldades
no próximo tópico. Assim o próximo tópico é
pilha e a probabilidade identificada com
classificação insatisfatória é de 29,22% . Neste
caso foi implementado que quando é identificado
uma classificação insatisfatória acima de 50% no
próximo tópico, é ativado um tópico pré-requisito,
então nesta etapa nenhum tópico pré-requisito é
ativado
00:30:40
Inicia a
avaliação nível
médio
00:00:48
Finaliza a
avaliação nível
médio
2 7,50
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 7,5
na segunda tentativa de avaliação
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo fila foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e
assim sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura
do tópico fila para que o aluno possa prosseguir
00:20:12
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:04:18
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 6,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 6,0
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo
do tópico fila de nível difícil resultou desempenho
regular. A RB foi verificada para identificar a
possibilidade deste aluno encontrar dificuldades
no próximo tópico. Assim o próximo tópico é
pilha e a probabilidade identificada com
classificação insatisfatória é de 29,22% . Neste
caso foi implementado que quando é identificado
uma classificação insatisfatória acima de 50% no
próximo tópico, é ativado um tópico pré-requisito,
então nesta etapa nenhum tópico pré-requisito é
ativado
00:34:02
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:00:46
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas corretas; Nota alcançada 10,0 na
segunda tentativa de avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
180
Tabela 47. Condução do Caso 6 para o tópico Pilha
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico fila foram respondidos. Identifica que todos
os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico fila e inicia o
tópico pilha
00:13:08
Inicia a avaliação
nível fácil
00:03:28
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo pilha foram respondidos. Identifica que
ainda faltam os testes dos níveis médio e difícil e assim
sugere que o aluno faça o teste de conteúdo com nível
de dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico pilha
para que o aluno possa prosseguir
00:04:00
Inicia a avaliação
nível médio
00:03:22
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo pilha foram respondidos. Identifica que
ainda falta o teste do nível difícil e assim sugere que o
aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico pilha para que
o aluno possa prosseguir
00:07:44
Inicia a avaliação
nível difícil
00:03:08
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
181
Tabela 48. Condução do Caso 6 para o tópico Árvore
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico pilha foram respondidos. Identifica que todos
os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico pilha e inicia o
tópico árvore
00:09:00
Inicia a avaliação
nível fácil
00:04:24
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo árvore foram respondidos. Identifica que
ainda faltam os testes dos níveis médio e difícil e assim
sugere que o aluno faça o teste de conteúdo com nível
de dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico lista
para que o aluno possa prosseguir
00:03:00
Inicia a avaliação
nível médio
00:04:26
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 5,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 5,50
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico árvore de nível médio resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 76,39% de desempenho insatisfatório
do tópico pré-requisito pilha, ativando-o como reforço
00:39:51
Inicia a avaliação
nível médio
00:04:26
Finaliza a
avaliação nível
médio
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 10,0 na segunda tentativa de
avaliação
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo árvore foram respondidos. Identifica que
ainda falta o teste do nível difícil e assim sugere que o
aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico árvore para
que o aluno possa prosseguir
00:19:55
Inicia a avaliação
nível difícil
00:03:01
182
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 3,50 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
incorretas e corretas; Nota alcançada 3,50
Leitura de
Reforço
Aluno solicita tutoria ao STI. Teste de conteúdo do
tópico árvore de nível difícil resultou desempenho
insatisfatório. A RB foi verificada, apontando uma
probabilidade de 76,39% de desempenho insatisfatório
do tópico pré-requisito pilha, porém ela já tinha sido
ativada em outro momento, então é verificado o
desempenho de 73,20% do tópico Alocação Dinâmica o
qual é ativado como reforço
00:31:25
Inicia a avaliação
nível difícil
00:05:04
Finaliza a
avaliação nível
difícil
2 10,00
Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das respostas
corretas; Nota alcançada 10,0 na segunda tentativa de
avaliação
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
183
Tabela 49. Condução do Caso 6 para o tópico Métodos de Pesquisa
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos testes
do tópico árvore foram respondidos. Identifica que
todos os testes dos níveis fácil, médio e difícil foram
executados e portanto encerra o tópico árvore e inicia o
tópico métodos de pesquisa
00:10:13
Inicia a avaliação
nível fácil
00:03:17
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo métodos de pesquisa foram respondidos.
Identifica que ainda faltam os testes dos níveis médio e
difícil e assim sugere que o aluno faça o teste de
conteúdo com nível de dificuldade médio. Retorna a
leitura do tópico métodos de pesquisa para que o aluno
possa prosseguir
00:03:00
Inicia a avaliação
nível médio
00:02:26
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos testes
do conteúdo métodos de pesquisa foram respondidos.
Identifica que ainda falta o teste do nível difícil e assim
sugere que o aluno faça-o. Retorna a leitura do tópico
métodos de pesquisa para que o aluno possa prosseguir
00:02:00
Inicia a avaliação
nível difícil
00:02:30
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
184
Tabela 50. Condução do Caso 6 para o tópico Métodos de Ordenação
Ação
Tempo
de
Leitura
Tempo
de Ava-
liação
Tenta-
tiva
Nota
Tenta-
tiva
Nota
Válida Complemento
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI, que analisa quantos
testes do tópico métodos de pesquisa foram
respondidos. Identifica que todos os testes dos
níveis fácil, médio e difícil foram executados e
portanto encerra o tópico métodos de pesquisa e
inicia o tópico métodos de ordenação
00:10:12
Inicia a
avaliação nível
fácil
00:03:24
Finaliza a
avaliação nível
fácil
1 7,50 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo métodos de ordenação foram
respondidos. Identifica que ainda faltam os testes
dos níveis médio e difícil e assim sugere que o
aluno faça o teste de conteúdo com nível de
dificuldade médio. Retorna a leitura do tópico
métodos de ordenação para que o aluno possa
prosseguir
00:10:03
Inicia a
avaliação nível
médio
00:06:16
Finaliza a
avaliação nível
médio
1 10,00 Finalizado o teste de conteúdo
Leitura do
Tópico
Aluno solicita tutoria ao STI que analisa quantos
testes do conteúdo métodos de ordenação foram
respondidos. Identifica que ainda falta o teste do
nível difícil e assim sugere que o aluno faça-o.
Retorna a leitura do tópico métodos de ordenação
para que o aluno possa prosseguir
00:03:04
Inicia a
avaliação nível
difícil
00:02:08
Finaliza a
avaliação nível
difícil
1 9,00 Finalizado o teste de conteúdo; Revisão das
respostas incorretas e corretas; Nota alcançada 9,0
Finalização
Conteúdo
Solicitado tutoria ao STI que parabeniza o Aluno
e informa que a disciplina está encerrada
Fonte: Criado pelo autor desta pesquisa.
185
ANEXO A TABELAS DE PROBABILIDADES CONDICIONAIS
Aqui são apresentadas as TPCs da RB formada sobre a disciplina de Estrutura de Dados. Em
cada nó são detalhadas as probabilidades a priori. As informações destes nós foram compiladas
através da análise do Diário de Classe da matéria Algoritmos e Programação de Computadores II.
Nó referente Alocação Dinâmica:
AlocDin
Insatisfatório Regular Satisfatório
58 190 17 55 25 82 327
Nó referente Vetor:
Vetor
Insatisfatório Regular Satisfatório
41 133 31 100 29 94 327
Nó referente Recursividade:
Recursiv
Insatisfatório Regular Satisfatório
28 90 24 77 49 160 327
Nó referente Fila:
Fila
EstruturaDados Insatisfatório Regular Satisfatório
Insatisfatório 77 91 16 19 7 8 118
Regular 13 14 41 43 46 49 106
Satisfatório 4 2 13 7 84 46 55
279
Nó referente Pilha:
Pilha
EstruturaDados Insatisfatório Regular Satisfatório
Insatisfatório 77 91 16 19 7 8 118
Regular 13 14 41 43 46 49 106
Satisfatório 4 2 13 7 84 46 55
279
186
Nó referente Estrutura de Dados:
EstruturaDados
Insatisfatório Regular Satisfatório
42 117 38 107 20 55 279
Nó referente Métodos de Pesquisa:
MetPesq
Vetor EstruturaDados Insatisfatório Regular Satisfatório
Insatisfatório Insatisfatório 100,0 17 0,0 0 0,0 0 17
Insatisfatório Regular 44,4 4 33,3 3 22,2 2 9
Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Regular Insatisfatório 81,8 9 9,1 1 9,1 1 11
Regular Regular 31,6 6 36,8 7 31,6 6 19
Regular Satisfatório 18,2 2 27,3 3 54,5 6 11
Satisfatório Insatisfatório 100,0 18 0,0 0 0,0 0 18
Satisfatório Regular 68,4 13 10,5 2 21,1 4 19
Satisfatório Satisfatório 7,7 2 42,3 11 50,0 13 26
131
Nó referente Métodos de Ordenação:
MetOrd
Recursiv Vetor EstruturaDados Insatisfatório Regular Satisfatório
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 3 0,0 0 0,0 0 3
Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório 50,0 1 50,0 1 0,0 0 2
Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 2 0,0 0 0,0 0 2
Insatisfatório Satisfatório Regular 50,0 1 0,0 0 50,0 1 2
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório 100,0 6 0,0 0 0,0 0 6
Regular Insatisfatório Regular 33,3 1 33,3 1 33,3 1 3
Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Regular Insatisfatório 80,0 4 0,0 0 20,0 1 5
Regular Regular Regular 50,0 4 37,5 3 12,5 1 8
Regular Regular Satisfatório 33,3 1 33,3 1 33,3 1 3
Regular Satisfatório Insatisfatório 100,0 2 0,0 0 0,0 0 2
Regular Satisfatório Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
187
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 8 0,0 0 0,0 0 8
Satisfatório Insatisfatório Regular 50,0 3 33,3 2 16,7 1 6
Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Satisfatório Regular Insatisfatório 100,0 5 0,0 0 0,0 0 5
Satisfatório Regular Regular 11,1 1 44,4 4 44,4 4 9
Satisfatório Regular Satisfatório 12,5 1 25,0 2 62,5 5 8
Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 14 0,0 0 0,0 0 14
Satisfatório Satisfatório Regular 68,8 11 12,5 2 18,8 3 16
Satisfatório Satisfatório Satisfatório 8,0 2 40,0 10 52,0 13 25
131
Nó referente Árvore:
Arvore
AlocDin Vetor Recursiv EstruturaDados Insatisfatório Regular Satisfatório
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 2 0,0 0 0,0 0 2
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 100,0 3 0,0 0 0,0 0 3
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 5 0,0 0 0,0 0 5
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 66,7 2 33,3 1 0,0 0 3
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório 75,0 3 0,0 0 25,0 1 4
Insatisfatório Regular Regular Regular 50,0 2 50,0 2 0,0 0 4
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 100,0 3 0,0 0 0,0 0 3
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 25,0 1 75,0 3 4
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 4 0,0 0 0,0 0 4
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 50,0 4 25,0 2 25,0 2 8
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 75,0 3 25,0 1 4
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
188
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Regular Regular Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Regular Regular Satisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Regular Satisfatório Regular 50,0 2 25,0 1 25,0 1 4
Regular Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 3 3
Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Satisfatório Regular Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Satisfatório Regular Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 3 0,0 0 0,0 0 3
Regular Satisfatório Satisfatório Regular 50,0 1 0,0 0 50,0 1 2
Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 60,0 3 40,0 2 5
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 100,0 2 0,0 0 0,0 0 2
Satisfatório Insatisfatório Regular Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 2 0,0 0 0,0 0 2
Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 33,3 1 33,3 1 33,3 1 3
Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Regular Regular Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Regular Regular Regular 33,3 1 33,3 1 33,3 1 3
Satisfatório Regular Regular Satisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 100,0 2 0,0 0 2
189
Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 25,0 1 50,0 2 25,0 1 4
Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 100,0 7 0,0 0 0,0 0 7
Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 100,0 6 0,0 0 0,0 0 6
Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 12,5 2 25,0 4 62,5 10 16
131
Nó referente Lista:
Lista
AlocDin Vetor EstruturaDados Fila Pilha MetPesq Insatisfatório Regular Satisfatório
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 9 0,0 0 0,0 0 9
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
190
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular Regular 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
191
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 3 0,0 0 0,0 0 3
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 2 0,0 0 2
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
192
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Regular Regular Regular Regular 0,0 0 100,0 2 0,0 0 2
Insatisfatório Regular Regular Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 3 3
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
193
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 75,0 3 0,0 0 25,0 1 4
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
194
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 4 0,0 0 4
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Regular Regular 50,0 1 50,0 1 0,0 0 2
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Regular Satisfatório 0,0 0 50,0 1 50,0 1 2
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 100,0 1 0,0 0 1
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 100,0 3 3
195
Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
196
Regular Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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Regular Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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197
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198
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199
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Regular Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
200
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Regular Satisfatório Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 1 1
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Regular Satisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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Regular Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 100,0 2 2
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 3 0,0 0 0,0 0 3
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Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Insatisfatório 0,0 0 100,0 2 0,0 0 2
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
201
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Regular Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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Satisfatório Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório Satisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Insatisfatório 100,0 1 0,0 0 0,0 0 1
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Insatisfatório Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Insatisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Regular 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
Satisfatório Insatisfatório Regular Insatisfatório Regular Satisfatório 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0
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202
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203
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204
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205
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206
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