STUDY ABOUT INFLUENCE ON ACADEMIC PERFORMANCE OF STUDENTS USERS OF SOCIAL NETWORKS

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1 STUDY ABOUT INFLUENCE ON ACADEMIC PERFORMANCE OF STUDENTS USERS OF SOCIAL NETWORKS Elton Rabelo (Instituto de Ensino Superior e Pesquisa INESP, MG, Brasil) - eltonneolandia@yahoo.com.br Thiago Magela Rodrigues Dias (Centro federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais CEFET- MG, MG, Brasil) thiagomagela@gmail.com Patrícia Mascarenhas Dias (Instituto de Ensino Superior e Pesquisa INESP, MG, Brasil) pmdias@gmail.com Gray Farias Moita Centro federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais CEFET-MG, MG, Brasil) gray@dppg.cefetmg.br The social networks have been studied by various knowledge areas and with different approaches. A large number of people are increasingly connected to these networks looking for interaction, knowledge, entertainment, information and others. In the academic environment, students participate in communities and interact with other students. In this work, the goal is to conduct a study on the social networks where they are inserted academic students of an undergraduate degree and analyze the characteristics of these students participate in these social networks. May thus compare the features of use in social networking with their academic performance. Keywords: Social Network Analysis, Complex Networks, Education. 4089

2 1. Introdução Segundo Berkowitz (1982), uma Rede Social é uma estrutura social composta por nós (que são geralmente indivíduos ou organizações) que estão ligadas por um ou mais tipos específicos de interdependência, como valores, visões, ideias, trocas financeiras, amigos, parentesco, antipatia, conflito, comércio, links da web, relações sexuais, dispersão de doenças (epidemiologia), rotas aéreas, e outros. Portanto, através das redes sociais os indivíduos que possuem os mesmos interesses e/ou objetivos podem partilhar ideias, informações entre outros aspectos. Grafos, ou redes, são poderosas ferramentas de abstrações que permitem codificar relacionamentos entre pares de objetos, nos quais vértices representam os objetos e arestas os relacionamentos. (Figura 1) Figura 1: Modelagem de uma Rede Social Em alguns casos os vértices e as arestas correspondem a objetos físicos do mundo real, em outros, os vértices são objetos reais enquanto as arestas correspondem a relacionamentos intangíveis, e ainda existem casos em que vértices e arestas são puras abstrações [Kleinberg and Tardos, 2006]. Em redes de transporte, por exemplo, o mapa de rotas utilizado por uma transportadora aérea naturalmente forma um grafo, onde os vértices são os aeroportos, e existe uma aresta entre dois vértices se há um voo direto entre dois aeroportos. Já em redes de comunicação, um conjunto de computadores conectados através de uma rede de comunicação pode ser modelado como um grafo, onde cada vértice representa um computador e arestas representam conexões físicas entre eles [Kleinberg and Tardos, 2006]. Segundo Capra (2002), o padrão de rede (network pattern), especificamente, é um dos padrões de organização mais básicos de todos os sistemas vivos. Em todos os níveis de vida desde as redes metabólicas das células até as teias alimentares dos ecossistemas, os componentes e os processos dos sistemas vivos se interligam em forma de rede. A aplicação da compreensão sistêmica da vida ao domínio social, portanto, 4090

3 identifica-se à aplicação de nossos conhecimentos dos padrões e princípios básicos de organização da vida e, em específico, da nossa compreensão das redes vivas à realidade social. Para este trabalho, a motivação principal é utilizar as redes sociais virtuais de alunos do curso superior em Engenharia da Computação da FUNEDI/UEMG para identificar características destes usuários e veririficar se estas características e utilização das redes correspondem ao seu desempenho academico. Desta forma, se torna possível realizar a análise de alunos que possuem maior frequência na rede e não tem participação em aulas presenciais, frequencia de atividades na rede e falta de empenho em trabalhos, dentre outros. 2. Desenvolvimento Para início do trabalho, foram identificados os alunos intergrantes das turmas do curso de Engenharia da Computação da FUNEDI/UEMG e posteriormente foram monitorados através da análise de sua participação nas redes sociais nas páginas e comunidades específicas do curso. Somente as redes e páginas específicas do curso foram monitoradas, não sendo foco de estudo a interação deste alunos em outras comunidades ou redes. Foram coletados dados de fontes como twitter e Facebook para que possa ser trabalhados e desta forma foi feita a aplicação das métricas para a identificação dos padrões a serem analisados. O Objetivo é identificar a interação dos alunos nas redes sociais e identificar o quão conectados são, ver o grau de colaboração, o grau de centralidade, aproximação e intermediação da rede social virtual composta por um grupo de alunos que utilizam estas redes sociais e analisar com o comportamento e resultados obtidos no curso. Comparações como frequencia individual e frequencia da sua rede (grupo), notas, participação em atividades, projetos e aulas. Uma informação importante é a possibilidade de identificar se a troca de informação entre os alunos se intensificam em períodos de avaliações aravés da captura de informações em microblog's e como se dá as trocas de mensagens em períodos como feriados, recessos e finais de semana. Serão ainda aplicadas métricas de analises das características a serem estudadas. A aplicação de métricas de análise de redes sociais a fim de definir o grau de centralidade, aproximação e intermediação das redes sociais virtuais composta por um grupo de alunos que se utilizaram do Twitter ou Facebook, como instrumento de troca de informações e conhecimentos sobre diversos assuntos a serem ministrados, poderão gerar uma grande quantidade de informações a serem analisadas. 3. Resultados A análise permitiu avaliar possíveis falhas de comunicação e ou relacionamento entre os acadêmicos e como isto afeta o seu desempenho em sala de aula. Se os grupos que se destacam em sala de aula estão fortemente conectados nas redes sociais. Com isto, os alunos que possuem um alto grau de centralidade podem ser explorados a fim de tentar disseminar informações para que todo o restante da turma recebam estas informações com 4091

4 maior eficiência. Os relacionamentos nas redes de colaboração científica são caracterizados por possuírem diferentes intensidades. Para realizar o cálculo destas intensidades, existem diversas métricas como número de mensagens trocadas entre pares. Com a aplicação destas métricas é possível definir o quanto um participante ou grupo de participantes da 4092

5 rede são ativos/frequentes, influentes ou pouco participativos e isolados. Informações estas que podem ser comparadas com a sua postura presencial dentro do curso. Ao analisar os resultados após a aplicação das métricas nas redes, sera é possível traçar um perfil virtual dos alunos e comparer este perfil com características de sua vida acadêmica. E desta forma vários trabalhos e estudos podem ainda serem considerados e propostos. 4. Referências BERKOWITZ, S. D., An Introduction to Structural Analysis: The Network Approach to Social Research. Toronto: Butterworth. CAPRA, F., 2002 As conexões ocultas: ciência para uma vida sustentável. 2. ed. São Paulo: Cultrix, p.93. KLEINBERG, J., TARDOS, É. Algorithm desing. Pearson Education, ISBN: