Fábulas Computacionais - Avaliação com Professores
1. Base de questionário
#carregando base geral
dados <- read.csv("datasets/Fábulas Computacionais - Formulário de Avaliação do Jogo Educacional (respostas) - Respostas ao formulário 1.csv") |> clean_names()
# carregando legendas (itens) das questoes
legendas_pedagogicas <- read.csv2("datasets/legendas_pegagogicas.csv")
legendas_jogos <- read.csv2("datasets/legendas_jogos.csv")
legendas_pc <- read.csv2("datasets/legendas_pc.csv")
#Mostrando a tabela
paged_table(dados)# renomeando as variáveis da coluna 2 até a coluna 61
for (i in 6:61) {
col_name <- paste("var", i - 1, sep = "") # Cria o novo nome da variável
dados <- dados %>%
rename(!!col_name := !!colnames(.)[i])
}
#separando questoes (pedagógicas)
dt_pedagogicas <- dados |> select(var5: var18)
# Converta as colunas em fatores com níveis específicos
dt_pedagogicas[] <- lapply(dt_pedagogicas, factor, levels = c(
"1. Discordo Totalmente",
"2. Discordo Parcialmente",
"3. Neutro",
"4. Concordo Parcialmente",
"5. Concordo Totalmente"
))
#separando questoes (jogo)
dt_jogo <- dados |> select(var19:var51)
# Converta as colunas em fatores com níveis específicos
dt_jogo[] <- lapply(dt_jogo, factor, levels = c(
"1. Discordo Totalmente",
"2. Discordo Parcialmente",
"3. Neutro",
"4. Concordo Parcialmente",
"5. Concordo Totalmente"
))
#separando questoes (pensamento computacional)
dt_pc <- dados |> select(var52, var54, var56, var58)
# Converta as colunas em fatores com níveis específicos
dt_pc[] <- lapply(dt_pc, factor, levels = c(
"1. Discordo Totalmente",
"2. Discordo Parcialmente",
"3. Neutro",
"4. Concordo Parcialmente",
"5. Concordo Totalmente"
))
#separando questoes (questoes abertas)
dt_abertas <- dados |> select(var53, var55, var57, var59, var60)2. Análise de Likert (barplot)
2.1 Cirtérios Pedagógicos
# Muda os nomes das variáveis
names(dt_pedagogicas) <- paste(legendas_pedagogicas$legendas[1:14])
#transformando a base em um datafreme likert
dt_pedagogicas <- likert(dt_pedagogicas)
#plotando o gráfico de likert
likert.bar.plot(dt_pedagogicas) +
labs(y = "Frequência (%)") +
guides(fill = guide_legend(title = "")) +
theme_minimal() +
theme(panel.grid = element_blank(),
plot.background = element_rect(fill = "white", color = "white"),
legend.position = "bottom", # Coloque a legenda na parte superior
legend.justification = "center")
2.2 Experiência do Jogador
# Muda os nomes das variáveis
names(dt_jogo) <- paste(legendas_jogos$legendas[1:33])
#transformando a base em um datafreme likert
dt_jogo <- likert(dt_jogo)
#plotando o gráfico de likert
likert.bar.plot(dt_jogo) +
labs(y = "Frequência (%)") +
guides(fill = guide_legend(title = "")) +
theme_minimal() +
theme(panel.grid = element_blank(),
plot.background = element_rect(fill = "white", color = "white"),
legend.position = "bottom", # Coloque a legenda na parte superior
legend.justification = "center")
2.3 Pensamento Computacional
# Muda os nomes das variáveis
names(dt_pc) <- paste(legendas_pc$legendas[1:4])
#transformando a base em um datafreme likert
dt_pc <- likert(dt_pc)
#plotando o gráfico de likert
likert.bar.plot(dt_pc) +
labs(y = "Frequência (%)") +
guides(fill = guide_legend(title = "")) +
theme_minimal() +
theme(panel.grid = element_blank(),
plot.background = element_rect(fill = "white", color = "white"),
legend.position = "bottom", # Coloque a legenda na parte superior
legend.justification = "center")