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Atividade

114897 - R-Exams: Elaboração de questões para Moodle com o Software R

Período da turma:

10/01/2024 a 21/02/2024

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Descrição:

Programa:
Aula 1 - Funcionalidade do pacote Tidyverse e Rmakdown (3h)
Introdução à Análise de dados em R;
Organização de dados (dplyr, tidyr); Gráficos;
O que é R Markdown?;
Vantagens do uso de R Markdown;
Instalação do pacote rmarkdown.
Estrutura básica de um documento: Cabeçalhos; Sintaxe do R Markdown (formatação de texto); Inserção de código e Blocos de código em R.
Aula 2 – Rmakdown e R/Exams (3h)
Fórmulas em notação matemática usando marcação LaTeX.
Configurações de chunk; Resultados e gráficos.
Estrutura e marcação de questões com o R-Exams: Sintaxe e marcação de questões.
Aula 3 - R/Exams (3h)
Tipos de questões básicas:
Única escolha (schoice);
Múltipla escolha (mchoice);
Texto curto (string);
Numérica (num).
Questões aleatórias:
Única escolha aleatorizada;
Múltipla escolha aleatorizada;
Única escolha com dados gerados;
Múltipla escolha com dados gerados;
Numérica com dados gerados;
Texto curto com dados gerados;
Teste de estresse.
Aula 4 - R/Exams (3h)
Questões combinadas (cloze).
Geração de feedback automático:
Criação de feedbacks para questões;
Personalização do feedback com base nas respostas.
Aula 5 - R/Exams (3h)
Criação de bancos de questões:
Organização e estruturação dos bancos de questões;
Importação e exportação de questões;
Composição de avaliações no Moodle:
Criação de provas e testes no Moodle;
Inclusão de questões geradas pelo R-Exams
Personalização e configurações de avaliações:
Definição de pesos e pontos para questões;
Ordenação e embaralhamento das questões;
Configuração de restrições de tempo e acesso.

Bibliografia:
CURSO-R. Ciência de Dados em R. 2022. Disponível em: .
DOUGIAMAS M, et al. Moodle, Version 3.6. 2019. https://moodle.org/.
MOODLEDOCS. Moodle XML Format. 2019. https://docs.moodle.org/en/Moodle_XML
GILLESPIE, C.; LOVELACE, R. Efficient R programming: a practical guide to smarter programming.
2016. Disponível em: .
GROLEMUND, G. Introduction to R Markdown. July 16, 2014. Disponível em: <
https://rmarkdown.rstudio.com/articles_intro.html>
GRUEN, B.; ZEILEIS, A. Automatic Generation of Exams in R. Journal of Statistical Software, 29(10), 1– 14. (2009). doi:10.18637/jss.v029.i10.
R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2023. Disponível em: .
RSTUDIO TEAM. RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. 2023. Disponível em: .
WICKHAM, H. ggplot2: elegant graphics for data analysis. Dordrecht New York: Springer, 2009. Disponível em: WICKHAM, H.; ÇETINKAYA-RUNDEL, M.; GROLEMUND, G. R for Data Science (2e), 2023.
Disponível em: .
XIE, Y.; ALLAIRE, J. J.; GROLEMUND, G. R Markdown: The Definitive Guide. 2023. Disponível em:
ZEILEIS, A.; UMLAUF, N.; LEISCH F. Flexible Generation of E-Learning Exams in R: Moodle Quizzes,
OLAT Assessments, and Beyond. Journal of Statistical Software, 58(1), 1–36.
2014. doi:10.18637/jss.v058.i01.
ZEILEIS, A. Mathematical Notation in Online R/exams. 2019. https://www.R-exams.org/tutorials/math/

Carga Horária:

15 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

Ministrantes:

Fernando Machado Haesbaert

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