Refinamento dos fatores motivacionais e estados de ânimo a partir do uso de Mineração de Dados Educacionais

Autores

  • Carla Adriana Barvinski Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) - Porto Alegre, RS – Brasil. Faculdade de Ciências Exatas e Tecnologia – Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD) - Dourados, MS – Brasil.
  • Gislaine Rossetti Madureira Ferreira Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) - Porto Alegre, RS – Brasil.
  • Jacqueline Mayumi Akazaki Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) - Porto Alegre, RS – Brasil.
  • Leticia Rocha Machado Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) - Porto Alegre, RS – Brasil. Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação – Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) - Araranguá, SC – Brasil.
  • Magalí Teresinha Longhi Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) - Porto Alegre, RS – Brasil.
  • Patricia Alejandra Behar Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) - Porto Alegre, RS – Brasil.
  • Sílvio César Cazella Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA) - Porto Alegre, RS, Brasil.

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.99472

Palavras-chave:

mineração de dados educacionais, fatores motivacionais, estado de ânimo.

Resumo

O presente artigo apresenta uma abordagem de Mineração de Dados Educacionais com o objetivo de identificar padrões de comportamento relacionados aos fatores motivacionais e aos estados de ânimo nas interações de alunos, em um ambiente virtual de aprendizagem. Para investigar esses padrões, aplicou-se o método de clusterização e utilizou-se o algoritmo K-means. Como resultado, obteve-se que a (des)motivação do aluno está diretamente relacionada com seu estado de ânimo, podendo sofrer alterações tanto positivas como negativas mediante o grau expresso nos fatores motivacionais de confiança, esforço e independência.

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Publicado

2019-12-31

Como Citar

ADRIANA BARVINSKI, C.; ROSSETTI MADUREIRA FERREIRA, G.; MAYUMI AKAZAKI, J.; ROCHA MACHADO, L.; TERESINHA LONGHI, M.; ALEJANDRA BEHAR, P.; CÉSAR CAZELLA, S. Refinamento dos fatores motivacionais e estados de ânimo a partir do uso de Mineração de Dados Educacionais. RENOTE, Porto Alegre, v. 17, n. 3, p. 214–223, 2019. DOI: 10.22456/1679-1916.99472. Disponível em: https://www.seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/99472. Acesso em: 27 jan. 2023.

Edição

Seção

Mineração de dados educacionais