Produção Nacional
Utilização de técnicas de mineração de dados educacionais para predição de desempenho de alunos de EaD em ambientes virtuais de aprendizagem
2017; Volume: 1; Linguagem: Português
10.5753/cbie.sbie.2017.1527
ISSN2316-6533
AutoresHumberto Rabelo, Aquiles Medeiros Filgueira Burlamaqui, Ricardo Alexsandro de Medeiros Valentim, Danieli Silva de Souza Rabelo, Soraya Medeiros,
Tópico(s)Imbalanced Data Classification Techniques
ResumoEste trabalho relata a aplicação de técnicas de mineração de dados em ambiente virtual de aprendizagem (AVA) que utiliza o Moodle como plataforma para realização de cursos de graduação à distância. A mineração de dados educacionais produz métodos e técnicas que objetivam a descoberta de padrões que forneçam conhecimentos utilizáveis na predição dos processos de ensino e aprendizagem. O experimento utiliza dados reais de uma base histórica contendo treze turmas de cursos de graduação, sendo parte de um estudo que visa melhorar o processo de ensino à distância da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN).
Referência(s)