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http://tede.unifacs.br/tede/handle/tede/571
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Um modelo de dados para apoiar a mineração de dados educacionais na investigação de evasão de estudantes |
Autor: | MAGALHÃES JÚNIOR, Péricles Nogueira |
Primeiro orientador: | SPÍNOLA, Rodrigo Oliveira |
Primeiro membro da banca: | LOPES, Expedito Carlos |
Segundo membro da banca: | KALINOWSKI, Marcos |
Resumo: | O advento da inclusão da Educação a Distância – EAD na Lei de Diretrizes e Bases da Educação – Lei 9.394, de 20 de dezembro de 1996, alçou a modalidade como uma das principais estratégias de inclusão educacional no Brasil, provocando um efervescente crescimento da oferta de cursos, com uma variada gama de metodologias e formatos educacionais. O uso intenso de soluções de software na operação e gestão desses cursos, tais como sistemas de gestão de aprendizagem, produz um grande volume de dados inerentes ao comportamento de seus estudantes, matéria prima pouco aproveitada nos processos decisórios dessas instituições. As técnicas e algoritmos de mineração de dados, por sua capacidade de processar grandes montantes de dados na identificação de padrões comuns, têm sido utilizadas por pesquisadores e gestores de cursos da modalidade como apoio nos seus processos decisórios. Esses trabalhos, porém, guardam pouca ou nenhuma relação entre si no que se refere a abordagens e terminologias. A contribuição dessa dissertação de mestrado baseia-se na construção e proposição de um modelo de dados que reúna indicadores aplicáveis em diversas situações educacionais e que possa ser utilizado como referência em futuras pesquisas, proporcionando uma maior homogeneidade de terminologias e, consequentemente, permitindo análises comparativas em diferentes trabalhos. Para a seleção das entidades e atributos que compõem o modelo proposto, foi realizado um levantamento bibliográfico acerca das pesquisas realizadas na área da mineração de dados educacionais e dos principais modelos conceituais de análise comportamental de estudantes. Dessa forma, foi proposto um modelo para aplicações de mineração de dados educacionais e, tomando como foco o fenômeno da evasão, um estudo de avaliação foi realizado, mostrando que o modelo é aplicável, permitindo a identificação de indícios de evasão de estudantes, além de reduzir os esforços necessários para a seleção de atributos e subsequente preparação dos dados para a mineração de dados. A possibilidade de utilização do modelo em futuras pesquisas permitirá a convergência de termos e conceitos, propiciando uma maior troca de experiências entre pesquisadores. |
Abstract: | The insertion of Distance Education in the Brazilian Law of Guidelines and Bases of Education (Law 9,394 of December 20, 1996), lifted the modality as one of the main strategies for inclusive education in the country, causing a growth of courses offer, with a diverse range of methodologies and educational formats. Extensive use of software solutions in the operation and management of these courses, such as learning management systems, produces a large volume of data related to the behavior of their students, unexplored raw material in decision making processes of these institutions. The data mining techniques and algorithms, for their ability to process large amounts of data to identify common patterns, have been used by researchers and managers of online courses supporting their decision processes. These papers, however, have little or no relation with each other regarding to their approaches and terminologies. The contribution of this dissertation is based on the construction and proposal of a data model that can join applicable indicators in various educational situations and can be used as a reference in future studies, providing greater uniformity of terminology and thus allowing comparative analyzes in different works. For the selection of entities and attributes that made up the proposed model, we conducted a literature review regarding the research conducted in the Educational Data Mining area and about the major conceptual models of student’s behavior analysis, focusing on the attrition phenomenon. Thus, we propose a reference model for Educational Data Mining applications and, focusing the attrition phenomenon, an evaluation study was conducted, showing that the model is applicable, allowing the identification of evidence of evasion of students, as well as to reduce the effort required for attributes selection and subsequent preparation of the data for data mining. The use of a reference model for future researches will enable the convergence of terms and concepts, providing greater exchange of experiences between researchers. |
Palavras-chave: | Mineração de Dados Educacionais Evasão de Estudantes Modelo de Dados |
Área(s) do CNPq: | Ciências Exatas e da Terra |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Salvador |
Sigla da instituição: | UNIFACS |
Departamento: | Sistemas e Computação |
Programa: | Sistemas e Computação |
Citação: | MAGALHÃES JÚNIOR, Péricles Nogueira. Um modelo de dados para apoiar a mineração de dados educacionais na investigação de evasão de estudantes. 2013. 134p. Dissertação (Sistemas e Computação) - UNIFACS Universidade Salvador, Salvador, 2013. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://teste.tede.unifacs.br:8080/tede/handle/tede/571 |
Data de defesa: | 18-Set-2013 |
Aparece nas coleções: | Sistemas e Computação |
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