Usabilidade e Design Instrucional no Ensino Remoto Emergencial com o Moodle

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14571/brajets.v15.n1.28-33

Resumo

As decisões que envolvem a criação de salas em ambientes virtuais de aprendizagem são condicionadas por diferentes variáveis. Esse artigo analisa a relação entre a implementação de recursos e atividades no sistema virtual de aprendizagem Moodle e a facilidade com que os professores utilizam essa tecnologia. Utilizando-se de uma abordagem quantitativa, a escala de usabilidade de sistema (LEWIS, 2018) e a observação das salas virtuais dos professores da Universidade Federal da Paraíba durante o período remoto emergencial, em 2020, foi possível identificar uma considerável facilidade de uso do sistema, mas pouca variedade de recursos e atividades.

Referências

DA SILVA, Leo Victorino. Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação na Educação: três perspectivas possíveis. Revista de Estudos Universitários-REU, v. 46, n. 1, p. 143-159, 2020.

FILATRO, Andrea. Design Instrucional contextualizado: educação e tecnologia. São Paulo: Senac. 2004

KLUYVER, Thomas et al. Jupyter development team. 2016. Jupyter Notebooks—a publishing format for reproducible computational workflows. https://eprints. soton. ac. uk/403913/.[Google Scholar], 2016.

LEWIS, J. R. The System Usability Scale: Past, Present, and Future. International Journal of Human-Computer Interaction, [s. l.], v. 34, n. 7, p. 577–590, 2018. Disponível em: <https://doi.org/10.1080/10447318.2018.1455307>

MARTINS, A. I. et al. European Portuguese Validation of the System Usability Scale (SUS). Procedia Computer Science, [s. l.], v. 67, n. Dsai, p. 293–300, 2015. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2015.09.273>

MCKINNEY, Wes et al. Pandas: a foundational Python library for data analysis and statistics. Python for High Performance and Scientific Computing, v. 14, n. 9, 2011.

MOREIRA, J. António; HENRIQUES, Susana; BARROS, Daniela Melaré Vieira. Transitando de um ensino remoto emergencial para uma educação digital em rede, em tempos de pandemia. Dialogia, p. 351-364, 2020.

OLIPHANT, Travis E. A guide to NumPy. USA: Trelgol Publishing, 2006.

PLOTLY TECHNOLOGIES INC. (Montréal). Collaborative data science Publisher: plotly technologies inc. Plotly Technologies Inc. 2015. Disponível em: https://plot.ly. Acesso em: 31 mar. 2021.

REISER, Robert A. A History of Instructional Design and Technology. ETR&D, Vol. 49, No. 2, p. 57–67, 2001.

TOSI, Sandro. Matplotlib for Python developers. Packt Publishing Ltd, 2009.

TUKEY, John W. et al. Exploratory data analysis. 1977.

VALLAT, Raphael. Pingouin: statistics in Python. Journal of Open Source Software, v. 3, n. 31, p. 1026, 2018.

VAN ROSSUM, Guido; DRAKE, Fred L. Introduction To Python 3: Python Documentation Manual Part 1. CreateSpace, 2009.

WASKOM, M. Seaborn: Statistical Data Visualization—Seaborn 0.9. 0 Documentation. Sphinx 1.7, v. 4, 2018.

Downloads

Publicado

2022-03-20

Edição

Seção

Artigo