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Doctoral Thesis
DOI
Document
Author
Full name
Marcelo Cunha de Souza
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2019
Supervisor
Committee
Cornacchione Junior, Edgard Bruno (President)
Brandao, Leonidas de Oliveira
Galegale, Napoleão Verardi
Passos, Ivan Carlin
Title in Portuguese
Framework para sistema tutor adaptativo ao raciocínio crítico em contabilidade - STARCC
Keywords in Portuguese
Contabilidade
Inteligência artificial
Modelos de predição
Raciocínio crítico
Sistemas tutores Inteligentes adaptativos
Abstract in Portuguese
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
Title in English
Framework for adaptive tutoring system for critical thinking in accounting - STARCC
Keywords in English
Accounting
Adaptive intelligent tutors systems
Artificial intelligence
Critical thinking
Prediction models
Abstract in English
The development of cognitive abilities of analysis, synthesis and, evaluation, directly linked to the capacity for critical thinking, is an important objective of the educational process, for decades accounting education has been criticized for the deficiency of its graduates in the acquisition and use of these skills. Some criticisms are directly related to the technical content of the training (curriculum), others refer to the methodology applied in classrooms (pedagogy). The current scenario, of technological advances, creates an environment of constant changes in the accounting profession, being necessary that there are changes in the form and the content of the courses to follow these changes. The body doctors and researchers in Accounting are not enough to star in this change, and the use of technologies can help. Given this scenario, the present study sought to identify the extent to which adaptive tutors systems help the Accounting student in the development of critical reasoning skills, proposing a framework for the development of Adaptive Tutoring Systems for Critical Thinking in Accounting (STARCC). As a result the present study developed a method of classifying the level of critical reasoning in students of the discipline of Accounting History, based on the access logs of the teaching support system; of the processing of the natural language of the texts produced for the discipline; and the Flesch-Kincaid Index of readability of the materials produced. Analyzes show that the model classifies the students with an accuracy of 86.20% in relation to the process performed by a teacher. However, the results need to be carefully analyzed, since the model must be tested and improved in other disciplines and in another set of data so that it can be a reliable source of classification for students' critical reasoning level. As a suggestion of future research, it is possible to compare the results of the artificial intelligence-based classification model of this research with the results of tests established in the literature, such as the California Critical Thinking Skills Test (CCTST); the Ennis-Weir Critical Thinking Essay Test (EWCTET). The STARCC framework has proved to be useful for the elaboration of support systems for the teaching and learning process in the course of Accounting History and future research should subject it to tests in relation to attributes such as ease, utility and cost benefit.
 
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CorrigidoMarcelo.pdf (4.51 Mbytes)
Publishing Date
2019-08-29
 
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