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Framework para sistema tutor adaptativo ao raciocínio crítico em contabilidade - STARCC

Souza, Marcelo Cunha De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade 2019-06-13

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Framework para sistema tutor adaptativo ao raciocínio crítico em contabilidade - STARCC
  • Autor: Souza, Marcelo Cunha De
  • Orientador: Cornacchione Junior, Edgard Bruno
  • Assuntos: Sistemas Tutores Inteligentes Adaptativos; Raciocínio Crítico; Modelos De Predição; Inteligência Artificial; Contabilidade; Critical Thinking; Artificial Intelligence; Prediction Models; Adaptive Intelligent Tutors Systems; Accounting
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: O desenvolvimento de habilidades cognitivas de análise, síntese e avaliação, diretamente ligadas à capacidade de raciocínio crítico, constitui um importante objetivo do processo educacional, há décadas a educação contábil é criticada pela deficiência de seus egressos na aquisição e no uso dessas habilidades. Algumas críticas estão diretamente relacionadas ao conteúdo tecnicista da formação (currículo), outras se referem à metodologia aplicada nas salas de aula (pedagogia). O cenário atual, de avanços tecnológicos, cria um ambiente de constantes mudanças a profissão contábil, sendo necessário que haja mudanças na forma e no conteúdo dos cursos para acompanhar essas mudanças. O corpo doutores e pesquisadores em Contabilidade, não é suficiente para protagonizar essa mudança, e o uso de tecnologias podem auxiliar. Diante desse cenário o presente estudo buscou identificar em que medida os sistemas tutores adaptativos auxiliam o estudante de Contabilidade no desenvolvimento das habilidades de raciocínio crítico, propondo um framework para desenvolvimento de Sistemas Tutores Adaptativos ao Raciocínio Crítico em Contabilidade (STARCC). Como resultado o presente estudo desenvolveu um método de classificação do nível de raciocínio crítico em estudantes da disciplina de História da Contabilidade, com base nos logs de acesso do sistema de apoio ao ensino; do processamento da linguagem natural dos textos produzidos para a disciplina; e no índice Flesch-Kincaid de legibilidade dos materiais produzidos. Analises demonstram que o modelo classifica os estudantes com acurácia de 86,20% em relação ao processo realizado por um professor. Entretanto os resultados precisam ser analisados com cuidado, dado que o modelo deve ser testado e melhorado em outras disciplinas e, em outro conjunto de dados, para que possa ser fonte confiável de classificação do nível de raciocínio crítico dos estudantes. Como sugestão de pesquisas futuras pode-se comparar os resultados do modelo de classificação, baseado em inteligência artificial, dessa pesquisa com os resultados de testes consagrados pela literatura, como por exemplo o California Critical Thinking Skills Test (CCTST); o Ennis-Weir Critical Thinking Essay Test (EWCTET). O framework STARCC, mostrou-se útil para elaboração de sistemas de apoio ao processo de ensino e aprendizagem no curso de História da Contabilidade e pesquisas futuras devem submetê-lo a testes em relação a atributos como: facilidade, utilidade e custo benefício em utilizá-lo
  • DOI: 10.11606/T.12.2019.tde-22082019-160042
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
  • Data de criação/publicação: 2019-06-13
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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