Author:
Kampff Adriana Justin Cerveira
Abstract
A Educação a Distância (EAD) no país apresenta-se em franca expansão. Cresce, a cada dia, o
número de alunos que estudam por meio dessa modalidade. Gerenciar seus processos de aprendi-
zagem em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), com qualidade de interação e de acompa-
nhamento, exige cada vez mais do professor. Esta tese descreve uma pesquisa que identifica, por
meio de Mineração de Dados (MD) gerados pela interação em AVA, comportamentos e caracterís-
ticas de alunos com risco de evasão ou reprovação e, então, alerta o professor. Tais alertas são
gerados a partir de agrupamentos de alunos com características similares, para que o professor
possa estabelecer comunicação personalizada e contextualizada com esses sujeitos. O trabalho
propõe uma arquitetura para sistemas de alertas em AVA, com alertas pré-definidos e outros gera-
dos a partir da mineração de dados. Para validação da arquitetura, foram utilizados dados de 1564
alunos, de edições anteriores de uma mesma disciplina a distância, para mineração e extração de
regras de classificação. As regras foram aplicadas para gerar os alertas durante o acompanhamen-
to de 230 alunos em turmas em andamento. De cada aluno, cerca de 230 atributos foram anali-
sados. Ao final, foi possível comprovar que as intervenções realizadas pelo professor, a partir dos
alertas, direcionadas a grupos que compartilhavam necessidades específicas, contribuíram para a
melhoria dos índices de aprovação e para redução dos índices de evasão dos alunos na disciplina
acompanhada.
Publisher
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Cited by
3 articles.
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