Desenvolvimento de um Framework de Mineração de Dados Educacionais para Visualização de Dados em Ambientes de Ensino a Distância
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Resumo
Cada vez mais os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) têm sido utilizados como repositório para a Mineração de Dados Educacionais. Merceron e Yacef (2005) destacam uma característica dos AVA’s, a que se refere à capacidade de produzir uma grande quantidade de dados das interações dos estudantes e professores, que são armazenados em bancos de dados. Contudo, a visualização do conhecimento gerado, por vezes, apresenta-se de maneira custosa e de difícil compreensão aos usuários. Soluções para o desenvolvimento de ferramentas para auxílio dessa visualização podem ser criadas com o uso de técnicas de Mineração de Dados, que quando aplicada ao contexto educacional, como visto em Romero e Ventura (2010), trata-se de Mineração de Dados Educacionais ou Educacional Data Mining (EDM). Este trabalho apresenta a concepção e desenvolvimento de um framework de mineração de dados educacionais com foco na visualização dos resultados da mineração pré-programada. Inicialmente foi projetada uma arquitetura para o Framework dividida em módulos separados, porém integrados entre si. O primeiro módulo está inserido no AVA, no qual será utilizado o Moodle (ambiente utilizado no NEAD - Núcleo de Educação a Distância da UPE) no experimento. Esse módulo será um bloco visível para o usuário final, para pré-visualização dos resultados. Além disso foi desenvolvido um módulo de aquisição dos dados para fazer conexão e coleta do banco de dados do Moodle; em seguida foi desenvolvido um módulo de mineração, que tem como base um sistema terceiro, o Shiny RStudio, onde seu output é utilizado para popular o módulo seguinte, o de visualização dos dados, de onde esses mesmos gráficos serão utilizados para atualizar o módulo inicial, o de pré-visualização. Então a pesquisa propõe uma arquitetura para atender as limitações de conhecimento de mineração por parte dos principais usuários dos AVA’s, professores, tutores e alunos. O framework proposto integra outros trabalhos de EDM permitindo que esses possam ser utilizados de forma prática, rápida e visual. O trabalho pretende permitir que os usuários tenham acesso as informações extraídas de vários trabalhos já desenvolvidos anteriormente, e possam com isso tomar decisões, feedbacks, imediatas assim como permitir ter outras possibilidades de feedbacks. Como também permite que usuários mais especializados possam utilizar a vantagem de ser de código aberto e integrar novas pesquisas. Para tal, foi desenvolvida uma arquitetura do framework, desenhados protótipos de baixa fidelidade, assim como foi desenvolvido um protótipo interativo para integrar ao NEAD e executar um experimento de mineração dos dados educacionais da plataforma, que para trabalhos futuros pretende-se obter, desse e de outros experimentos, resultados de mineração de forma visual e identificar feedbacks por parte dos usuários finais.
Downloads
Não há dados estatísticos.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Edição
Seção
Engenharia da Computação e Sistemas
Referências
MERCERON, A., YACEF, K. Educational Data Mining: a Case Study. Artificial Intelligence in Education. In Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence, Madrid, 2005.
ROMERO, C. VENTURA, S. Educational Data Mining: A Review of the State of Art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Canadá, part c: application and reviews. vol. 40, no. 6, 2010.
SHINY by RStudio - A web application framework for R. Disponível em: . Acessado em: 12 de set. de 2016.
ROMERO, C. VENTURA, S. Educational Data Mining: A Review of the State of Art. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Canadá, part c: application and reviews. vol. 40, no. 6, 2010.
SHINY by RStudio - A web application framework for R. Disponível em: