TY - JOUR AU - Bastos Stoll, Bruno AU - Cury, Davidson AU - de Lira Tavares, Orivaldo AU - Silva de Menezes, Crediné PY - 2019/07/28 Y2 - 2024/03/29 TI - Análise de dados acadêmicos baseado em previsão, recomendação e visualização JF - Revista Novas Tecnologias na Educação JA - RENOTE VL - 17 IS - 1 SE - Mineração de dados educacionais DO - 10.22456/1679-1916.95794 UR - https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/95794 SP - 286-295 AB - <p>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.</p> ER -