Refinamento dos fatores motivacionais e estados de ânimo a partir do uso de Mineração de Dados Educacionais
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.99472Palavras-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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