Tese de Doutorado

O objetivo desta tese e avançar no design de ambientes de aprendizagem e estratégias pedagógicas voltadas para aprimorar o letramento em visualização de dados de estudantes da Educação Básica. Abordamos duas dimensões centrais na aprendizagem com visualizações de dados: o design de ferramentas educacionais e a análise de trajetórias de aprendizagem. No que diz respeito ao desenvolvimento de ferramentas, apresentamos: (1) um framework para o design e análise de ferramentas educacionais para visualização de dados, inspirado em taxonomias da área de Visualização da Informação, e (2) o PlayData, um ambiente de programação baseado em blocos para construção de visualizações de dados, descrito por meio da aplicação do framework proposto. Em relação as trajetórias de aprendizagem, desenvolvemos (3) um método automatizado para descrever os caminhos dos estudantes ao criarem visualizações com o PlayData, e (4) uma análise das principais ações realizadas pelos aprendizes durante esse processo, juntamente com padrões associados a elas. Para isso, utilizamos uma combinação de analise qualitativa de vídeos, técnicas de aprendizado de máquina (learning analytics) e análise de redes epistêmicas baseada em dados de log detalhados coletados no ambiente do PlayData para caracterizar as trajetórias de programação dos estudantes. Esperamos que as ferramentas, métodos e resultados apresentados neste trabalho forneçam aos pesquisadores e educadores novas perspectivas sobre como os estudantes desenvolvem representações de dados, trazendo luz as oportunidades e desafios que surgem quando esse processo ocorre em um ambiente de programação. Também esperamos que este trabalho possa inspirar o design de novas ferramentas construcionistas que engajem os estudantes em explorações produtivas com representações de dados.

This dissertation aims to advance the design of learning environments and pedagogical strategies to enhance K-12 students' data visualization literacy. It addresses two key dimensions of learning with data visualizations: the design of educational tools and the analysis of learning trajectories. Regarding the design of tools, I present: (1) A framework for the analysis and design of educational tools for data visualization inspired by taxonomies from the Information Visualization field, and (2) PlayData, a block-based programming environment for constructing data visualizations, described through the application of our framework. In terms of learning trajectories, I developed (3) An automated method for characterizing students' pathways while creating visualizations with PlayData, and (4) An analysis of the main actions learners engaged in during this process, alongside their associate patterns. To this end, I employ a combination of qualitative video analysis, learning analytics techniques, and epistemic network analysis based on fine-grained log data collected from PlayData's environment. I expect that the methods and findings presented in this work may provide researchers and educators with insights into how students develop representations for data, shedding light on the opportunities and challenges that arise when this process takes place in a programming environment. I also hope that this work can inspire the design of new constructionist tools to engage learners in productive explorations with data representations.