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Previous issue date: 2016-02-25 / Nenhuma / A Educação a Distância (EaD) no Brasil tem se consolidado com diversos estudantes optando por essa modalidade de ensino para ampliar suas formações e realização profissional, no entanto ela enfrenta alguns obstáculos, como a resistência de educandos e educadores, desafios organizacionais, custos de produção e a questão da reprovação ou retenção de alunos. Um dos principais diferenciais dos cursos EaD é a grande quantidade de dados gerados pelas interações no ambiente educacional, o que abre novas possibilidades para estudar e compreender estas interações. A Mineração de Dados educacionais (MDE) é uma área de pesquisa interdisciplinar que lida com o desenvolvimento de métodos para explorar dados originados no contexto educacional. A Learning Analytics (LA) é outra área de pesquisa emergente. Ela busca medir, coletar, analisar e relatar dados sobre estudantes. O desafio dos pesquisadores é desenvolver métodos capazes de prever o desempenho dos estudantes de modo a possibilitar a intervenção de professores e tutores visando resgatar o estudante antes que reprove. Esta dissertação propõe o MD-PREAD, um modelo para predição de grupos de risco de reprovação em um ambiente de Educação a Distância. A técnica de árvore de decisão foi utilizada para possibilitar um diferencial quanto à possibilidade de interpretação dos dados gerados pelo uso dos métodos de predição, pois outros métodos, tais como Redes Neurais Artificiais possuem como deficiência justamente a dificuldade de identificar as causas que levam aos resultados das predições. O modelo foi prototipado na ferramenta de mineração RapidMiner. Um experimento foi realizado no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas, no programa Universidade Aberta do Brasil, no Curso de Filosofia da educação. Foram feitas coletas de dados históricos de 10 disciplinas de um grupo de 30 aprendizes em dois semestres consecutivos, 2014/2 e 2015/1, o total de alunos matriculados foi de 125, o total de interações levantadas foi de 41070, o cálculo de predição considerou as médias das avaliações de 30 aprendizes, os desvios padrões das interações e suas respectivas situações. Estes dados serviram para compor o conjunto de treinamento necessário para a definição da regra de classificação que teve como predominante a acurácia de 55% e a confiabilidade Kappa de 0,22. Foi realizado um segundo processo de validação, após o experimento, considerou-se os 125 alunos e o melhor classificador encontrado foi o J48 com a acurácia de 84,05%, precisão de 77,08% e recall de 50,23%. Concluiu-se que o MD-PREAD é uma ferramenta de auxílio no prognóstico de grupos de risco de reprovação, uma vez que possibilitou a geração e disponibilização semanal destes grupos a um sistema de recomendação educacional externo. / E-learning in Brazil has been established with many students opting for this type of education to expand their training and professional achievement, however it faces some obstacles, such as resistance from students and educators, organizational challenges, production costs and the question of failure or retention of students. One of the main advantages of e-learning courses is the large amount of data generated by the interactions in the educational environment, which opens up new possibilities to study and understand these interactions. Educational Data Mining (EDM) is an area of interdisciplinary research that deals with the development of methods to explore data that originates in the educational context. Learning Analytics (LA) is another area of emerging research. It seeks to measure, collect, analyze and report data on students. The challenge for researchers is to develop methods to predict the performance of students in order to allow the intervention of teachers and tutors aiming to retrieve the student before failing. This thesis proposes the MD-PREAD, a model for predicting failure of risk groups in a e-learning environment. The decision tree technique was used to enable a difference as to whether the interpretation of the data generated by the use of prediction methods, since other methods such as Artificial Neural Networks that has as disability difficulty in identifying precisely the causes that lead to predictions results. The model was prototyped in RapidMiner mining tool. An experiment was conducted at the Federal Institute of Education, Science and Technology of Amazonas, the Open University of Brazil program in course Philosophy of education. Historical data collection of 10 disciplines from a group of 30 apprentices were made in two consecutive semesters, 2014/2 and 2015/1, the total number of enrolled students was 125, the total raised interactions were 41070, the prediction calculation considered average of 30 apprentices ratings, the standard deviations of the interactions and their situations. These data served to compose the training set required for classification rule defining which had as predominant accuracy of 55% and Kappa reliability 0.22. A second validation process was carried out after the experiment. It was considered the total amount of 125 apprentices and the best classifier found was the J48 with the accuracy of 84.05%, 77.08% of classification precision and recall of 50.23%. It was concluded that the MD-PREAD is a support tool in the prognosis of failure risk groups, since it enabled the generation and weekly availability of these groups to a recommendation system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/5181 |
| Date | 25 February 2016 |
| Creators | Ferreira, João Luiz Cavalcante |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/6754464380129137, Rigo, Sandro José, Barbosa, Jorge Luis Victoria |
| Publisher | Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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