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A Aprendizagem Social e Emocional (ASE) é vital para o sucesso académico e o bem-estar geral dos alunos, mas a avaliação destas competências continua a ser um desafio devido à sua natureza subjectiva e não cognitiva. Os métodos tradicionais, como os inquéritos e as observações dos professores, carecem frequentemente de precisão e consistência. Para resolver este problema, é proposta uma estrutura de avaliação baseada na aprendizagem automática, integrando diversas fontes de dados, como o comportamento, a participação e o desempenho dos alunos. Ao identificar padrões e classificar níveis de…mehr

Produktbeschreibung
A Aprendizagem Social e Emocional (ASE) é vital para o sucesso académico e o bem-estar geral dos alunos, mas a avaliação destas competências continua a ser um desafio devido à sua natureza subjectiva e não cognitiva. Os métodos tradicionais, como os inquéritos e as observações dos professores, carecem frequentemente de precisão e consistência. Para resolver este problema, é proposta uma estrutura de avaliação baseada na aprendizagem automática, integrando diversas fontes de dados, como o comportamento, a participação e o desempenho dos alunos. Ao identificar padrões e classificar níveis de competências de aprendizagem autónoma, os modelos de aprendizagem automática reduzem os preconceitos humanos e aumentam a fiabilidade. Esta abordagem baseada em dados não só garante uma medição objetiva, como também fornece informações preditivas sobre o desenvolvimento da ASE dos alunos. Os educadores podem utilizar estes conhecimentos para conceber intervenções direcionadas e apoio personalizado, tornando a avaliação das competências de ASE mais precisa, escalável e impactante.
Autorenporträt
Dr S. SHARMILA, adiunkt na Wydziale Informatyki UG, NGM College, Pollachi. Mam 14 lat do¿wiadczenia w nauczaniu i opublikowäem ponad 15 artyku¿ów naukowych w UGC Care i Scopus.Dr A. Kanagaraj, profesor nadzwyczajny na Wydziale Informatyki, Kristu Jayanti (uznany za uniwersytet), Bengaluru.