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Techniques related to Multimodal Learning Analytics may be useful to evaluate the previous level of expertise of students engaged in learning activities related to programming. In this article we present the preliminary results of an experiment with students who describe the strategies they applied to develop two algorithms. Five emotional states were detected through an analysis of speech recordings. The results were clustered using SelfOrganizing Maps and indicated that speech excerpts associated to sadness and fear were related to participants with less experience in programming or with a lower self-evaluation. Resumo. A utilização de técnicas de Análise Multimodal da Aprendizagem pode ser útil para avaliar o nível de experiência prévia do aluno em atividades de aprendizagem relacionadas à programação. Neste artigo são apresentados os resultados preliminares de um experimento de avaliação automatizada do discurso de aprendizes que descrevem suas estratégias para construção de dois algoritmos. A presença de cinco estados emocionais foi estimada pela análise da gravação da fala. O agrupamento dos resultados por meio de Mapas Auto-Organizáveis indicou que a presença de trechos do discurso relacionados à tristeza e medo estão relacionados a participantes com menor nível de experiência em programação ou a uma auto-avaliação mais baixa de suas habilidades.

Análise automatizada do discurso de aprendizes de programação: relações entre emoções e nível de experiência