Conectando Estudantes com Tutores: Uma Nova Abordagem
Um novo aplicativo conecta estudantes com tutores com base em traços de personalidade.
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Índice
'SOS TUTORÍA UC' é um app feito pra ajudar os estudantes a encontrarem tutores pra suporte acadêmico. O objetivo é conectar quem precisa de ajuda com quem pode dar, usando uma aplicação web que funciona junto com a plataforma WeNet. Essa plataforma oferece vários serviços, como gerenciar usuários e sugerir tutores legais com base nas habilidades e na personalidade deles.
O app foi desenhado focando nos Traços de Personalidade usando o modelo Big Five, que inclui características como Extroversão e Amabilidade. A ideia é ajudar os estudantes a acharem tutores cujas personalidades combinem com as preferências deles ou, se quiserem, com personalidades diferentes. Isso pode melhorar a experiência de tutoria e aprendizado.
Desenvolvimento do Aplicativo
Pra construir o app 'SOS TUTORÍA UC', a equipe trabalhou pra criar uma interface fácil de usar. Isso permite que os estudantes peçam ajuda de tutoria e encontrem tutores legais, levando em conta tanto o conhecimento acadêmico quanto os traços de personalidade.
O app usa o modelo Big Five pra avaliar os traços de personalidade. Esse modelo inclui cinco traços principais: Extroversão, Amabilidade, Conscienciosidade, Estabilidade Emocional e Abertura a Novas Experiências. Considerando esses traços, o app busca oferecer um processo de emparelhamento mais personalizado pra tutoria.
Os desenvolvedores conseguiram integrar esse app à plataforma WeNet. Essa integração permite um gerenciamento eficiente de usuários e aproveita os algoritmos existentes da plataforma pra sugerir tutores legais.
Como o Sistema Funciona
O aplicativo 'SOS TUTORÍA UC' funciona permitindo que os estudantes façam pedidos de tutoria. Quando um estudante cria um pedido, o sistema encontra cinco tutores potenciais baseados nos perfis deles. Esses tutores recebem notificações sobre o pedido e podem escolher aceitar ou recusar. As respostas a esses pedidos são registradas, indicando se um tutor concorda em ajudar ou não.
Na hora de combinar estudantes com tutores, o sistema analisa vários fatores. Ele considera a competência acadêmica, o que significa que só aqueles que se saem melhor em uma matéria específica podem ser escolhidos como tutores. O app também inclui traços de personalidade no processo de emparelhamento. Os estudantes podem escolher tutores com personalidades parecidas com a deles, diferentes ou ignorar esse fator se não tiverem preferência.
A distância física é outro fator; o sistema leva em conta quão perto os tutores potenciais estão do estudante que pediu ajuda. Se um tutor estiver a mais de 500 metros de distância, pode não ser considerado uma boa opção. No entanto, o sistema prioriza a competência acadêmica e a proximidade física em relação aos traços de personalidade.
Estudo Piloto e Avaliação
Pra testar a eficácia do aplicativo 'SOS TUTORÍA UC', foi realizado um estudo piloto com estudantes da Universidad Católica. Nesse piloto, 43 estudantes participaram e compartilharam suas experiências com o app.
Os participantes deram feedback através de questionários e uma discussão em grupo focada. Eles destacaram como poder escolher tutores com base nos traços de personalidade poderia melhorar a qualidade e a eficácia das sessões de tutoria. Muitos estudantes sugeriram incluir mais informações sobre compatibilidade de personalidade pra ajudar na hora de fazer escolhas informadas.
Durante o piloto, o app mostrou alguns resultados positivos na integração do sistema e na maneira como o processo de recomendação funcionou. Embora o sistema de recomendação geralmente sugerisse tutores competentes e alinhados com a personalidade solicitada, algumas melhorias eram necessárias. Alguns estudantes apontaram que o algoritmo nem sempre se alinhava perfeitamente às suas necessidades, sugerindo que as recomendações poderiam ser aprimoradas.
Outro desafio notado foi o baixo uso do aplicativo em certos momentos, principalmente durante os períodos de prova. Muitos estudantes estavam ocupados e não usavam o app com frequência, o que diminuiu o número de tutores disponíveis. Os participantes recomendaram que o app ficasse disponível durante todo o semestre, e não só em períodos específicos, pra promover um uso mais frequente.
Áreas para Melhoria
Com base no feedback e nos resultados do estudo piloto, a equipe identificou várias áreas que poderiam ser melhoradas. Primeiro, o sistema de recomendação precisa ser ajustado pra atender melhor as preferências dos usuários. Isso pode envolver adicionar mais parâmetros relacionados a traços de personalidade e níveis de compatibilidade pra que os estudantes recebam sugestões mais personalizadas.
Em segundo lugar, há potencial pra desenvolver uma versão mobile do aplicativo. Isso poderia incluir recursos como notificações push pra avisar os estudantes sobre novos pedidos de tutoria ou lembretes pra sessões programadas, facilitando o engajamento deles com o app.
Por último, realizar um estudo de longo prazo que abranja todo um semestre acadêmico poderia fornecer mais dados. Isso ajudaria a entender como os estudantes interagem com o recurso de filtragem de personalidade ao longo do tempo e oferecer insights sobre quaisquer mudanças na experiência do usuário.
Conclusão
O aplicativo 'SOS TUTORÍA UC' representa uma abordagem inovadora pra tutoria entre colegas, integrando traços de personalidade no seu processo de emparelhamento. O estudo piloto confirmou que essa abordagem pode melhorar a forma como os estudantes se conectam com os tutores. Embora os resultados atuais sejam promissores, ainda há áreas que precisam de mais trabalho.
O feedback dos participantes destaca a importância de incluir traços de personalidade no processo de emparelhamento de tutores. Os estudantes expressaram a necessidade de perfis mais detalhados e níveis de compatibilidade pra fazer escolhas informadas. Além disso, o baixo engajamento em certos momentos indica a importância de manter o aplicativo disponível por um período maior.
Os esforços futuros vão focar em aprimorar o sistema de recomendação, desenvolver recursos mobile e conduzir estudos prolongados pra explorar mais a eficácia da personalidade no suporte acadêmico. Assim, a meta é criar uma experiência de tutoria mais envolvente e eficaz pros estudantes.
Título: SOS TUTORIA UC: A Diversity-Aware Application for Tutor Recommendation Based on Competence and Personality
Resumo: SOS TUTORIA UC is a student connection application aimed at facilitating academic assistance between students through external tutoring outside of the application. To achieve this, a responsive web application was designed and implemented, integrated with the WeNet platform, which provides various services for user management and user recommendation algorithms. This study presents the development and validation of the experience in the application by evaluating the importance of incorporating the dimension of personality traits, according to the Big Five model, in the process of recommending students for academic tutoring. The goal is to provide support for students to find others with greater knowledge and with a personality that is \'different\', \'similar\' or \'indifferent\' to their own preferences for receiving academic assistance on a specific topic. The integration with the WeNet platform was successful in terms of components, and the results of the recommendation system testing were positive but have room for improvement.
Autores: Laura Achon, Ana De Souza, Alethia Hume, Ronald Chenu-Abente, Amalia De Gotzen, Luca Cernuzzi
Última atualização: 2023-09-19 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.10869
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.10869
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://pygments.org/
- https://pypi.python.org/pypi/Pygments
- https://yamadharma.github.io/
- https://kmitd.github.io/ilaria/
- https://conceptbase.sourceforge.net/mjf/
- https://doi.org/10.1109/TALE48000.2019.9225881
- https://doi.org/10.1145/3170358.3170400
- https://doi.org/10.1007/s40692-020-00162-9
- https://doi.org/10.1108/13620430610672531
- https://doi.org/10.1177/1059601115579567
- https://doi.org/10.19153/cleiej.25.2.10
- https://www.internetofus.eu/wp-content/uploads/sites/38/2021/07/D6.3-WeNet-platform-v.2.0.pdf