Análise de dados acadêmicos baseado em previsão, recomendação e visualização

Autores

  • Bruno Bastos Stoll Departamento de Informática – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Davidson Cury Departamento de Informática – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Orivaldo de Lira Tavares Departamento de Informática – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Crediné Silva de Menezes Programa de Pós-Graduação em Educação – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.95794

Resumo

Apoio tecnológico para auxiliar professores no acompanhamento das necessidades de alunos torna-se uma perspectiva de melhoria no processo de aprendizagem. Nos ambientes virtuais, os registros das produções, atividades e interações dos alunos são coletados automaticamente, possibilitando a análise completa do aprendizado. Contudo, o volume de dados poderá ser muito grande. O objetivo deste trabalho é apresentar uma solução de análise de dados acadêmicos completa. Para validar o trabalho foi realizada a análise de um conjunto de dados públicos, realizando a importação, tratamento, geração de modelos preditivos, recomendações e painéis para professores. A abordagem proposta apresenta bons resultados preliminarmente.

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Publicado

2019-07-28

Como Citar

BASTOS STOLL, B.; CURY, D.; DE LIRA TAVARES, O.; SILVA DE MENEZES, C. Análise de dados acadêmicos baseado em previsão, recomendação e visualização. RENOTE, Porto Alegre, v. 17, n. 1, p. 286–295, 2019. DOI: 10.22456/1679-1916.95794. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/95794. Acesso em: 7 fev. 2023.

Edição

Seção

Mineração de dados educacionais