Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-08-01T18:29:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MineracaoDadosEducacionais.pdf: 1606780 bytes, checksum: 4bc573a2cacfbe7dd9b23c98c5957a3d (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2017-08-21T17:14:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MineracaoDadosEducacionais.pdf: 1606780 bytes, checksum: 4bc573a2cacfbe7dd9b23c98c5957a3d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-21T17:14:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_MineracaoDadosEducacionais.pdf: 1606780 bytes, checksum: 4bc573a2cacfbe7dd9b23c98c5957a3d (MD5) Previous issue date: 2014-09-19 / Uma das tecnologias digitais mais utilizadas nas atuais práticas de educação online é o Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Os educadores utilizam estes ambientes para disponibilizar informações online, mas possuem pouco suporte para avaliar o aprendizado dos educandos a distância, de forma que, a ausência da percepção do educador quanto ao estado de compreensão de seus educandos pode levar ao insucesso de um curso online. A maioria dos AVAs armazenam grandes volumes de dados provenientes do histórico dos acessos aos recursos do sistema pelos educandos, suas avaliações, dentre outros. Nos últimos anos a Mineração de Dados Educacionais vem sendo utilizada para explorar os dados provenientes de ambientes educacionais, bem como entender melhor os educandos e o seu processo de ensino e aprendizagem. O objetivo deste trabalho é avaliar o aprendizado online a partir dos dados provenientes do ambiente virtual LabSQL, utilizado na Universidade Federal do Pará, por meio da Mineração de Dados Educacionais, com a aplicação de técnicas como Árvore de Decisão, Redes Bayesianas, Regras de Associação e Análise de Agrupamento. Os resultados obtidos mostraram-se eficientes para apoiar os educadores na avaliação das aprendizagens online, pois permitem analisar o perfil dos educandos em relação à utilização dessa tecnologia e ao processo de ensino-aprendizagem no ambiente LabSQL. Além disso, as regras geradas a partir da mineração de dados indicam como o educando pode aprimorar a aprendizagem utilizando melhor o ambiente. / One of the digital technologies used in current practices of online education is the Virtual Learning Environment (VLE). Educators use these environments to provide online information, but have little support to assess the learning of learners at a distance, so that the lack of perception of the educator as to the state of understanding of their students can lead tofailure of an online course. Most VLEs store large volumes of data from the history of accesses to system resources made by students, their assessments, among others. In recent years the Educational Data Mining has been used to explore the data from educational settings, as well as better understand the students and their teaching and learning. The objective of this work is to assess online learning by the use of Educational Data Mining on the LabSQL virtual environment used in the Federal University of Pará, through the application of techniques called Decision Tree, Bayesian Network, Association Rules and Cluster Analysis. The results obtained proved to be efficient to support educators in the assessment of online learning because they allow the analysis of student’s profile regarding the use of this technology and the teaching-learning environment in LabSQL. Moreover, the rules generated from data mining indicate how the student can improve learning by better using the environment.