Formation of Heterogeneous Groups of Students for the Application of Active Learning Practices
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2023.2591Keywords:
Machine learning, Clustering, Heterogeneous groups, Teaching support, Active learning, Bloom's TaxonomyAbstract
The Brazilian educational scenario is still characterized by high failure rates and sometimes recurrent traditional practices associated with what has been called “banking pedagogy”. To help matters, active learning practices, which are growing as tools for enhancing engagement, interactivity and also school performance of students, practices have beedn considered. Some active learning pracites are aimed at heterogeneous student classes. In this light, this work proposes an approach, called ActivePlan, which aims to identify the cognitive and interactional profiles of students in a class and, based on them, form heterogeneous groups. The idea is organized by means of two aspects: (i) to group students at first by similar cognitive and interactional profilesby recognizing common knowledge and (ii) to form heterogeneous groups of students which are associated with some active learning practices. The ActivePlan approach has been evaluated by means of a real dataset composed by students from a technical integrated course and by considering the Trezentos active learning practice. Groups with common habilities related with students’ performance (e.g., very high performance, low performance) have been generated for the Three-hundred method. The diversity measure, which has been quantified, shows some promising results regarding the degree of heterogeneity of the 24 obtained groups with respect to the Trezentos practice.
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