Virtual Learning Environments became common practice as a course tool for both distance
and presence learning courses, as they support the communication among the parties involved.
This study describes research carried out on data that were generated by the interaction with
the Moodle VLE within an educational institution, with focus on the analysis of due dates and
actual submission dates for assignments in the course environment. The objective of this study
is to obtain relevant information about how course assignments are posted in the learning environment,
to guide actions supporting the reduction of submissions after the due date or close
to the deadline, and to propose a transparent and automatic approach to integrating KDD activities
to the Moodle environment, where the data mining stage is restricted to the algorithms
selected within this study and the results are presented in a simplified manner within the user
interface in the Moodle environment. The study considers the time the assignment remained
open for posting, the course to which the assignment was proposed and the actual time when
the assignment was posted into the environment. It was carried out following the steps of the
knowledge discovery process in databases, using the Weka tool. As a result from the KDD process
performed in our database, the number of postings that were closer to the final expiry date
were higher for assignments longer than 15 days, graduate courses tended to have longer assignments
than undergraduate courses, and they also presented a higher number of postings after
the due date or close to the expiry date of the assignments. In this context, shorter assignments
are recommended, in order to increase postings soon after the opening of assignments and to
enable teachers to obtain faster feedback from the learning process undergone by the student.
That makes possible to take corrective actions in shorter time in order to avoid student failure or
dismissal. The implementation of the KDD process within Moodle enables the experimentation
by users in an automatic and simplified manner. / Como ferramenta pedagógica, os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) tornaram-se
prática comum para o ensino à distância como nos cursos presenciais, por dar apoio à comunicação
entre os envolvidos com o ensino. Essa dissertação descreve uma pesquisa realizada sobre
os dados gerados pela interação com o AVA Moodle de uma instituição de ensino, focando a
análise de prazos e de datas efetivas de submissões de tarefas neste ambiente. O objetivo deste
trabalho é identificar padrões relevantes sobre a postagem de tarefas no ambiente, para subsidiar
ações em auxílio à postagem muito próximo ao final do período de postagem e propor
uma forma transparente e automática de integrar ao Moodle as atividades de KDD. A ferramenta
de integração proposta aborta os algoritmos de mineração de dados EM e J.48, selecionados no
nosso estudo e os resultados são apresentados de forma simplificada aos usuários na própria
interface do Moodle. Para o estudo, são considerados o período em que a tarefa permaneceu
aberta para postagem, o curso proveniente da tarefa e o período em que a postagem foi realizada.
O estudo foi realizado seguindo as etapas do processo de descoberta de conhecimento,
com a utilização da ferramenta Weka. No estudo observou-se a incidência do número de postagens
mais próximas ao término do tempo de postagem quando o prazo da mesma era superior
a 15 dias. Nos cursos de pós-graduação, observa-se que o tempo para postagem é maior que
nos cursos de nível superior e que esse nível apresenta maior quantidade de postagem sendo
realizadas no final do prazo de postagem. Nesse contexto, é mais viável a realização de atividades
com um prazo menor. Além de um maior número de submissões logo na abertura para
postagem, o professor consegue feedback mais rápido do processo de aprendizagem do aluno.
Isso possibilita tomar atitudes corretivas em tempo mais adequado a fim de evitar o insucesso
ou desistência do aluno. Com a implementação da integração do KDD ao Moodle é possível a
realização de experimentos por usuários de forma automática e simplificada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/5389 |
| Date | 19 December 2011 |
| Creators | Conti, Fabieli de |
| Contributors | Charão, Andrea Schwertner, Dorneles, Ricardo Vargas, Medina, Roseclea Duarte |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFSM, BR, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100300000007, 400, 300, 300, 300, 300, aac57e3e-0ef6-44db-8eb8-463a52aa902d, 7bb60bd6-acb6-46de-b92f-393afe71de4d, c98b9438-d958-4839-a7a9-1bbc1db90e42, ab954bac-27b8-46ae-a94d-e65ff0299dfe |
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