Análise e predição de desempenho de alunos da graduação a partir da inserção de material de apoio em ambientes virtuais de aprendizagem

Abstract

Os ambientes virtuais de aprendizagem (AVA) são cada dia mais utilizados, pois possibilitam que a educação chegue mais longe e para mais pessoas. Sua utilização não se limita apenas a educação a distância, mas também auxilia na educação presencial, agindo como uma ferramenta a mais no processo de aprendizagem. No entanto, gerenciar o processo de aprendizagem nos AVAs com qualidade de integração e acompanhamento exige cada vez mais do professor que precisa utilizar materiais atualizados e ao mesmo tempo acompanhar e medir o aprendizado dos alunos através de avaliações. Neste sentido, este trabalho apresenta um modelo preditivo de mineração de dados em um AVA, a partir da inserção de material didático por parte dos professores no ensino presencial. O objetivo foi verificar o impacto que a inserção de material tem no desempenho de alunos do ensino presencial que utilizam AVA como extensão da sala de aula. Para isso, foram realizados experimentos com conjuntos de dados distintos de turmas onde havia sido inserido material de apoio e turmas onde não havia sido inserido material de apoio. Em seguida foram aplicadas as técnicas de mineração de dados com melhor desempenho em casos de classificação de dados, Redes Bayesianas e Árvore de decisão. Posteriormente foi comparado o desempenho de cada técnica de mineração, a fim de que um modelo preditivo fosse obtido. Dessa forma, foi possível demonstrar através da análise dos dados gerados por professores e alunos, que a inserção de material didático no AVA, contribui para o melhor desempenho dos alunos da graduação presencial que usam o AVA como extensão da sala de aula