Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The virtual learning environments (VLEs) are benefited with advances in the
use of technologies in education, enabling a more dynamic and meaningful learning.
In the face of increased interaction in these environments, greatly increases the
amount of data stored. The process of knowledge discovery in database (KDDKnowledge
Discovery in Databases) has been used successfully in several areas
and in the academic area some results have been used to assist the teachers. This
dissertation describes a survey conducted with the steps of KDD, which utilizes the
WEKA tool (free data mining software), specifically the J48 algorithm, to apply data
mining techniques on the information stored in the database, in order to detect the
student performance while running the course. The research scenario was
constructed with data from assessments of introduction to media in education,
Integration of the specialization course in Media in education, composed of 134 (one
hundred and thirty-four) students, distributed in 5 (five) different poles. In this way,
with the results obtained in the research, noted that the application of rules of the
algorithm, can be a valuable instrument to professor during the execution of the
course, and not only a posteriori, because it allows a positive immediate intervention
of even in several variables that impact on the success of the apprentice, as type of
material, discussions, activities, methodologies and strategies. / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/5440 |
| Date | 15 April 2014 |
| Creators | Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler |
| Contributors | Medina, Roseclea Duarte, Bernardi, Giliane, Falkembach, Gilse Antoninha Morgental |
| 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 | Portuguese |
| 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, c6918a1d-9f6d-45ed-a020-d36997573c79, c8f11d48-a856-4dcf-93b3-882827e244ff, 020a264d-8d82-4b87-9b51-9fea70b7c4b1, b8861c30-3c0e-4b61-a3ee-4a2bc8d79c9a |
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