Agrupamento Balanceado de Sujeitos a fim de Testar a Interface Gráfica de um Software de Geometria Interativa Simone Borges, Helena Reis, Luis Moro, Vinícius.

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1 Agrupamento Balanceado de Sujeitos a fim de Testar a Interface Gráfica de um Software de Geometria Interativa Simone Borges, Helena Reis, Luis Moro, Vinícius Durelli e Seiji Isotani (Apresentado por Simone Borges) 1

2 Roteiro Apresentação Motivação Objetivo Planejamento Questões de Pesquisa Hipóteses e Resultados 2

3 Recursos Tradicionais para o Ensino de Geometria Aprendizagem das formas 3

4 Geometria Interativa Aprendizagem das propriedades 4

5 Ambientes de Geometria Interativa iGeom Cinderella C.a.RGeoGebra 5

6 iGeom – Interface original 6

7 Carga Cognitiva A Interface Gráfica do Usuário desempenha um importante papel no processo de aprendizagem. 7

8 Carga Cognitiva A Interface Gráfica do Usuário desempenha um importante papel no processo de aprendizagem. A capacidade da memória de trabalho é limitada 8

9 Em Busca da Redução da Carga Cognitiva 100% Capacidade Cognitiva 9

10 Em Busca da Redução da Carga Cognitiva 100% ?% Capacidade Cognitiva Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% 10

11 Em Busca da Redução da Carga Cognitiva 100% ?% Capacidade Cognitiva Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% a) 11

12 Em Busca da Redução da Carga Cognitiva 100% ?% Capacidade Cognitiva Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% a) b) 12

13 Em Busca da Redução da Carga Cognitiva 100% ?% Capacidade Cognitiva Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% Aprender Geometria Aprender a usar o iGeom ?% a) b) 13

14 iGeom - Protótipos Interface ReduzidaInterface Completa 14

15 iGeom - Experimento 15

16 iGeom - Resultados Pré-testePós-teste reduzidacompletareduzidacompleta 16 24,0 29,5

17 iGeom - Resultados Pré-testePós-teste reduzidacompletareduzidacompleta 17 24,0 29,5 30,0 27,0

18 Motivação Apesar de os sujeitos selecionados serem todos estudantes universitários em um mesmo curso de graduação, o desempenho de um grupo mostrou-se superior ao outro, sem motivo aparente (Reis et al., 2012). 18

19 Motivação 19

20 Planejamento O experimento foi elaborado com a finalidade de se investigar uma possível relação entre as variáveis independentes capacidade da (i) memória de trabalho, conhecimentos em (ii) computação e (iii) geometria dos usuários e seu desempenho resolvendo exercícios de geometria utilizando o iGeom. 20

21 Testes 21

22 Conhecimentos em Informática Testes 22

23 Conhecimentos em Informática Conhecimentos em Geometria Testes 23

24 2-Back Test Conhecimentos em Informática Conhecimentos em Geometria Testes 24

25 2-Back Test Conhecimentos em Informática Conhecimentos em Geometria Lista de Exercícios iGeom Testes 25

26 2-Back Test Conhecimentos em Informática Conhecimentos em Geometria Lista de Exercícios iGeom Notas dos Exercícios Testes 26

27 Notas dos Exercícios 2-Back Test Conhecimentos em Informática Conhecimentos em Geometria Lista de Exercícios iGeom Testes CI CG MT Notas dos testes 27

28 Notas dos Exercícios 2-Back Test Conhecimentos em Informática Conhecimentos em Geometria Lista de Exercícios iGeom Testes CI CG MT Notas dos testes 28

29 Objetivo Analisar a GUI do software iGeom para o propósito de avaliar com respeito à usabilidade do ponto de vista de pesquisadores no contexto de estudantes de Pós- Graduação em Ciência da Computação. 29

30 Questões de Pesquisa QP 1 Em termos de usabilidade, a capacidade de memorização por parte dos usuários influencia no aprendizado do software iGeom? QP 2 Em termos de usabilidade, o grau de proficiência dos usuários em Geometria influencia no aprendizado do software iGeom? QP 3 Em termos de usabilidade, o grau de proficiência dos usuários em computação influencia no aprendizado do software iGeom? 30

31 Hipótese: Memória de Trabalho (MT) Hipótese nula, MT 0 : Não há relação linear significativa entre a capacidade da memória de trabalho dos usuários e o aprendizado do iGeom (em termos das notas obtidas pelos sujeitos na resolução dos exercícios). Formalmente: MT 0 : r = 0 Hipótese alternativa, MT 1 : Existe uma relação linear significativa entre a capacidade da memória de trabalho dos usuários e o aprendizado do iGeom (em termos das notas obtidas pelos sujeitos na resolução do teste). Formalmente: MT 1 : r ≠ 0 31

32 Hipótese: Memória de Trabalho (MT) Hipótese nula - Formalmente: MT 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: MT 1 : r ≠ 0 32

33 Hipótese: Memória de Trabalho (MT) Hipótese nula - Formalmente: MT 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: MT 1 : r ≠ 0 33

34 Hipótese: Memória de Trabalho (MT) Hipótese nula - Formalmente: MT 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: MT 1 : r ≠ 0 34

35 Hipótese: Memória de Trabalho (MT) Hipótese nula - Formalmente: MT 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: MT 1 : r ≠ 0 35

36 Hipótese: Conhecimento em Geometria (CG) Hipótese nula, CG 0 : Não há relação linear significativa entre o conhecimento de Geometria dos usuários e o aprendizado do iGeom (em termos das notas obtidas pelos sujeitos na resolução dos exercícios). Formalmente: CG 0 : r = 0 Hipótese alternativa, CG 1 : Existe uma relação linear significativa entre o conhecimento de Geometria dos usuários e o aprendizado do iGeom (em termos das notas obtidas pelos sujeitos na resolução do teste). Formalmente: CG 1 : r ≠ 0 36

37 Hipótese: Conhecimento em Geometria (CG) Hipótese nula - Formalmente CG 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente CG 0 : r ≠ 0 37

38 Hipótese: Conhecimento em Geometria (CG) Hipótese nula - Formalmente CG 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente CG 0 : r ≠ 0 38

39 Hipótese: Conhecimento em Geometria (CG) Hipótese nula - Formalmente CG 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente CG 0 : r ≠ 0 39

40 Hipótese: Conhecimento Computacional (CC) Hipótese nula, CC 0 : Não há relação linear significativa entre o conhecimento computacional dos usuários e o aprendizado do iGeom (em termos das notas obtidas pelos sujeitos na resolução dos exercícios). Formalmente: CC 0 : r = 0 Hipótese alternativa, CC 1 : Existe uma relação linear significativa entre o conhecimento computacional dos usuários e o aprendizado do iGeom (em termos das notas obtidas pelos sujeitos na resolução do teste). Formalmente: CC 1 : r ≠ 0 40

41 Hipótese: Conhecimento Computacional (CC) Hipótese nula - Formalmente: CC 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: CC 1 : r ≠ 0 41

42 Hipótese: Conhecimento Computacional (CC) Hipótese nula - Formalmente: CC 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: CC 1 : r ≠ 0 42

43 Hipótese: Conhecimento Computacional (CC) Hipótese nula - Formalmente: CC 0 : r = 0 Hipótese alternativa - Formalmente: CC 1 : r ≠ 0 43

44 Síntese dos Resultados Estatística descritiva sumarizando os cálculos da correlação e da regressão. MT CG CC 11% 5% _ 44

45 Ameaças à validade Número de sujeitos 45

46 Ameaças à validade Número de sujeitos População 46

47 Ameaças à validade Número de sujeitos População Avaliação da Interface de Usuário 47

48 Considerações Finais 48

49 Considerações Finais 49

50 Considerações Finais 50

51 Referências Coyne, J. T.; Baldwin, C.; Cole, A.; Sibley, C. and Roberts, D. M. Applying Real Time Physiological Measures of Cognitive Load to Improve Training. In Proceedings of the 5th International Conference on Foundations of Augmented Cognition. Neuroergonomics and Operational Neuroscience, pp. 469–478. Springer-Verlag, 2009. Dumas, J. S. and Loring, B. A. Moderating Usability Tests Principles and Practices for Interacting. Elsevier, 2008. Reis, H. M.; Borges, S. S.; Durelli, V. H. S.; Moro, L. F.; Isotani, S.; et al. Towards Reducing Cognitive Load and Enhancing Usability Through a Reduced Graphical User Interface for a Dynamic Geometry System: An Experimental Study. In: Proceedings of the IEEE International Symposium on Multimedia (ISM). Irvine, CA. 2012, p. 445-450. Kortenkamp, U. and Dohrmann, C. User Interface Design For Dynamic Geometry Software. Acta Didactica Napocensia, CADGME, 3(2):59–66, 2010. Wohlin, C.; Runeson, P.; Höst, M.; Ohlsoon, M. C.; Regnell, B. and Wesslén, A. Experimentation in Software Engineering: An Introduction. Kluwer Academic Publishers, 1999. 51

52 Perguntas? 52

53 Obrigada! Simone Borges sborges@icmc.usp.br UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO – ICMC-USP 53

54 Anexo 54

55 55