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Data mining methodology for online educational environments

By Geraldo Ramos Falci Júnior

Abstract

Resumo: Educação a distância populariza-se como meio prático de ensino com a expansão de recursos computacionais e da Internet. Apesar disto, ela traz dificuldades ao educador para compreender as necessidades de suas classes. A análise do uso desses Sistemas de Gerência de Aprendizado a distância por meio de técnicas de mineração de dados é uma forma de obter informações relevantes que permitam ao educador observar essas necessidades e modificar seus cursos de acordo. O objetivo deste trabalho é elaborar uma metodologia de trabalho que permita abordar problemas dessa natureza de forma objetiva e flexível, facilitando identificar potenciais problemas na análise e pontos de retorno adequados para correção e retomada do processo. Um conjunto de etapas é elaborado para compor esta metodologia e em seguida colocado à prova com um conjunto de dados reais obtidos através da instância do TIDIA-Ae utilizada pela UNICAMP como auxiliar às aulas presenciais. Os resultados mostram a eficácia do método proposto e permitiram a observação de diversos problemas devido à maneira de utilização do sistema por alunos e professoresAbstract: Computer-based distance education is becoming popular as computational resources and the Internet expand. Nevertheless, educators may have difficulties to understand the necessities of his classes and therefore improve their courses. Usage analysis of these distance Learning Management Systems through data mining techniques is a way of obtaining relevant information that allow the educator to observe some of the classes' needs and modify his courses accordingly. The goal of the work described in this thesis is to elaborate a methodology to allow tackling problems of this nature in an objective and flexible way, easing the identification of potential problems in the analysis and adequate points of feedback to correct and retake the process. A sequence of steps is elaborated to constitute this methodology and test it with real data obtained from the instance of TIDIA-Ae used by UNICAMP as an auxiliary to classes in campus. The results show the efficiency of the proposed method, though some problems surfaced on these results originated from the way the system is employed by students and teacher

Topics: Mineração de dados (Computação), Ambiente educacional, Educação a distancia, Data mining (Computer), Educational environment, Distance education
Year: 2014
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.RI_UNICAMP:oai:unicamp.sibi.usp.br:SBURI/11341
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