Previsão de Desempenho de Estudantes em Cursos EAD Utilizando Mineração de Dados: uma Estratégia Baseada em Séries Temporais

Resumo

Prover informações relevantes que auxiliem o desenvolvimento de processos de acompanhamento efetivo de estudantes em cursos a distância é um dos objetivos da comunidade científica de Informática na Educação. Neste trabalho, técnicas de mineração de dados educacionais foram utilizadas para geração de inferências sobre o desempenho de estudantes a partir de dados coletados em séries temporais. O objetivo principal é investigar a viabilidade de obtenção destas informações em etapas iniciais de realização do curso de forma a apoiar a tomada de ações pró-ativas. Os resultados obtidos demonstram que é possível obter estas inferências com taxas de precisão próximas a 75%, mesmo em períodos iniciais do curso.