Aplicação de Técnicas de Mineração de Dados em Bases Educacionais para Predição de Desempenho

Título: Aplicação de Técnicas de Mineração de Dados em Bases Educacionais para Predição de Desempenho
Resumo: A Educação a Distância (EAD) tem-se confirmado como importante ferramenta de capacitação a qualquer tempo e distância. Porém, a maioria das Instituições de Ensino tem encontrado dificuldades relacionadas ao grande número de abandonos dos cursos, que chegam, em média, a 40% (ABED 2016). Avanços recentes em diversas áreas da tecnologia possibilitaram o surgimento das Tecnologias da Informação e Comunicação que se tornaram essenciais à condução dos processos educacionais. Assim, imensos volumes de dados são gerados pela interação de usuários em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA). Esses dados “escondem” informações ricas. Contudo, manipular tamanha quantidade de dados não é uma tarefa simples. Neste sentido, uma solução promissora para extração de informação é a Mineração de Dados, que pode ser entendida como a transformação de dados brutos em conhecimento (Fayyad et al., 1996). Nesse intuito este trabalho objetiva contribuir no auxílio ao combate da evasão prevendo o desempenho dos estudantes na EAD, usando como fonte de informação suas interações no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Mais especificamente, esta pesquisa objetiva assinalar/compreender os motivos do baixo desempenho dos alunos em cursos EAD aplicando, para isto, técnicas de Mineração de Dados em bases educacionais.
Nome do Mestrando: Warley Leite Fernandes
Nome da Orientador: Prof. Dr. Cristiano Grijó Pitangui
Banca:
Presidente: Prof. Dr. Cristiano Grijó Pitangui
Membro Interno: Prof. Dr. Alessandro Vivas Andrade
Membro Externo: Profa. Dra. Josiane Magalhães Teixeira (Departamento de Matemática e Estatística – FACET)
Data: 04/09/2017
Hora: 14:00 H
Local: Auditório do prédio de sistemas.