Mineração de Dados Educacionais: Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações

Resumo

Com o crescente uso de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) na Web e outras tecnologiaspara apoio ao processo de ensino e aprendizagem, um grande volume de dadostem sido gerado a partir das diferentes modalidades de interação no sistema envolvendoprincipalmente estudantes e professores. Entretanto, boa parte desses dados não têm sido analisados, o que se constitui numa lacuna importante, dada a quantidade de informaçãovaliosa que se pode potencialmente extrair de tais dados. Por exemplo, em buscade melhor compreender o comportamento dos estudantes e a forma como eles aprendem,o trabalho realizado por pesquisadores em Mineração de Dados Educacionais tem investidono uso e na melhoria de conhecidas técnicas de mineração de dados para obterconhecimentos relevantes a partir desses dados. Tais conhecimentos podem servir de subsídiopara a melhoria das práticas em educação a distância ou presencial, além de seruma importante ferramenta para viabilizar a personalização do ensino. O objetivo destecapítulo é introduzir os principais conceitos, técnicas e algoritmos de mineração de dadoscom aplicações a conjuntos de dados educacionais. Neste sentido, serão discutidosmétodos sobre as seguintes tarefas: Classificação e regressão, agrupamento de dados,mineração de regras de associação. Particularmente, serão discutidos métodos especialmentedesenvolvidos para predição dos conhecimentos, emoções, e aprendizagem futurado estudante.