Assessment academic performance in online courses: a multivariate model

• Betânia Mafra Kaizer ^[1] ; Thaís Zerbini ^[2] ; Anderson Paulo de Paiva ^[1]
  1. [1] Universidade Federal de Itajubá

     Universidade Federal de Itajubá

     Brasil

     
  2. [2] Universidadede São Paulo (USP)
• Localización: Cuadernos de Educación y Desarrollo, ISSN-e 1989-4155, Vol. 15, Nº. 10, 2023, págs. 11512-11530
• Idioma: inglés
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • English

    Grades and other student academic indicators are the most evaluated parameters in studies about teaching and learning. However, several authors point out that these indexes, alone, are not enough to explain the students' performance. To understand the predictors that facilitate or compromise learning in higher education, it is neces-sary to consider other variables related to students, teachers, and the teaching con-text. Thus, this paper presents a multivariate model for assessing student performance in online courses. The model was tested in the context of the COVID-19 pandemic with undergraduate students in Engineering. The course was Calculus 2. Data were analyzed using multivariate statistical analysis techniques. Among the 10 variables tested in the model. Three variables were significant and showed that the students' performance in Calculus 2 was impacted by: family income, cognitive and self-regulatory learning strategies, and teachers' instructional events. The main con-tribution of the study is the construction of a multivariate model that can be replicate in other contexts. In practices, professors and managers will have inputs to better plan the disciplines and avoid increasing retention and dropout rates.

  • português

    As notas e outros indicadores acadêmicos dos alunos são os parâmetros mais avaliados nos estudos sobre ensino e aprendizagem. No entanto, vários autores apontam que esses índices, por si só, não são suficientes para explicar o desempenho dos estudantes. Para compreender os preditores que facilitam ou comprometem a aprendizagem no ensino superior, é necessário considerar outras variáveis relacionadas a alunos, professores e ao contexto docente. Assim, este artigo apresenta um modelo multivariado para avaliar o desempenho de alunos em cursos online. O modelo foi testado no contexto da pandemia de COVID-19 com estudantes de graduação em Engenharia. O curso foi Cálculo 2. Os dados foram analisados por meiode técnicas de análise estatística multivariada. Entre as 10 variáveis testadas no modelo. Três variáveis foram significativas e mostraram que o desempenho dos alunos em Cálculo 2 foi impactado por: renda familiar, estratégias cog-nitivas e autorregulatórias de aprendizagem e eventos instrucionais dos professores. A principal contribuição do estudo é a construção de um modelo multivariado que pode ser replicado em outros contextos. Na prática, professores e gestores terão insumos para planejar melhor as disciplinas e evitar o aumento das taxas de retenção e evasão.