MAGNETON : agente conversacional reflexivo para o ensino de eletromagnetismo aplicado em um cenário de sala de aula invertida

Abstract

Sala de aula invertida é uma metodologia ativa de aprendizagem que modifica a forma tradicional de ensino, onde o aluno passa a estudar conceitos em casa, de maneira online e previamente, através de textos, vídeos e laboratórios virtuais. Depois, na sala de aula presencial, o aluno esclarece suas dúvidas e realiza atividades de forma colaborativa. Esta tese tem como finalidade apresentar e avaliar o desenvolvimento do Agente Conversacional (ou chatbot) Magneton, sendo usado em um cenário de sala de aula invertida e envolvendo aprendizagem experiencial, apoiando a etapa de Observação Reflexiva do Ciclo de Kolb. O chatbot foi desenvolvido na plataforma IBM Watson Assistant da IBM Cloud e foi integrado a um site, sendo seu link disponibilizado no Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle da instituição de ensino em que foi aplicado. Foram desenvolvidas duas instâncias do Magneton, uma com o conteúdo de Circuitos Elétricos e outra de Eletromagnetismo de Faraday. A aplicação do Magneton de Circuitos Elétricos foi realizada em duas fases. Na primeira, o chatbot foi aplicado a uma turma de 25 alunos para testar sua usabilidade e identificar melhorias, e a interação com alunos proporcionou um aumento de sua base de conhecimento. Na segunda, a partir das melhorias, ele foi aplicado com 30 alunos de outra turma, dividida entre Grupo Controle e Experimental, e foi avaliada sua capacidade em disponibilizar perguntas reflexivas, contribuindo com a conceitualização e aprendizagem de assuntos relacionados a eletromagnetismo. Como resultado, obteve-se uma melhoria de 73% a 92% de uma fase para a outra, em relação ao reconhecimento de respostas pelo agente. Com as duas fases, conclui-se que o agente satisfaz o usuário em relação a usabilidade, e que o seu papel contribui com a Observação Reflexiva dos alunos, fornecendo perguntas e feedbacks para guiá-los nos experimentos que realizam, além de se observar que eles se sentem motivados ao utilizar um agente como o Magneton.

Flipped classroom is an active learning methodology that modifies the traditional form of teaching, where the student starts to study concepts at home, online, and beforehand, through texts, videos, and virtual labs. Later, in the physical classroom, students clarify their doubts and perform activities collaboratively. This thesis aims to present and evaluate the development of the Magneton Conversational Agent (or chatbot), which is used in a flipped classroom scenario and involves experiential learning, supporting the Reflective Observation stage of Kolb's Cycle. The chatbot was developed on the IBM Watson Assistant platform on the IBM Cloud. It was integrated into a website, with its link made available in the Moodle Virtual Learning Environment of the educational institution where it was applied. Two instances of Magneton were developed, one with the content of Electrical Circuits and the other of Faraday's Electromagnetism. The application of the Magneton for Electrical Circuits was carried out in two phases. In the first, the chatbot was applied to a class of 25 students to test its usability and identify improvements. The interaction with students provided an increase in its knowledge base. In the second, from the improvements, it was applied with 30 students from another class, divided between Control and Experimental Groups, and its ability to provide reflective questions was evaluated, contributing to the conceptualization and learning of subjects related to electromagnetism. As a result, an improvement from 73% to 92% was obtained from one phase to the other, in relation to the recognition of responses by the agent. With the two phases, it is concluded that the agent satisfies the user about usability, and that its role contributes to the Reflective Observation of the students, providing questions and feedback to guide them in the experiments they carry out, in addition to observing that they feel motivated when using an agent like Magneton.