DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
Fecha
2014-04-15Metadatos
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Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) são beneficiados com os
avanços do uso de tecnologias na Educação, possibilitando uma aprendizagem mais
dinâmica e significativa. Diante do aumento de interação nestes ambientes, aumenta
consideravelmente o volume de dados armazenados. O processo de Descoberta de
Conhecimento em Base de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) vem
sendo utilizado com sucesso em diversas áreas e na área acadêmica alguns
resultados têm sido utilizados para auxiliar os professores. A presente dissertação
descreve uma pesquisa realizada com as etapas de KDD, que utiliza a ferramenta
WEKA (software de mineração de dados livre), em específico o algoritmo J48, para
aplicar técnicas de mineração de dados nas informações armazenadas no banco de
dados, a fim de detectar o desempenho dos alunos durante a execução do curso. O
cenário de investigação foi construído com os dados oriundos das avaliações da
disciplina de Introdução à Integração de Mídias na Educação, do Curso de
Especialização em Mídias na Educação, composto de 134 (cento e trinta e quatro)
alunos, distribuídos em 5 (cinco) polos distintos. Dessa forma, com os resultados
obtidos na pesquisa, observou se que a aplicação de regras do algoritmo, pode ser
um valioso instrumento ao professor durante a execução do curso, e não apenas a
posteriori, pois possibilita uma intervenção positiva imediata do mesmo, nas diversas
variáveis que impactam no sucesso do aprendiz, como tipo de material, discussões,
atividades, metodologias e estratégia.