Using online student interactions to predict performance in a first-year computing science course

Student performance is a critical factor in determining a university’s reputation because it has a negative effect on student retention. Students who do not perform well in a course are more likely to drop out from their programmes before graduating. Many students who enrol in Computing Science programmes struggle to find success because it is considered a difficult discipline. In this study, a sample of 918 observations were selected containing demographic and academic information about students enrolled in a first-year undergraduate Computing Science course at a university. Classification algorithms such as Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes and Support Vector Machine were used to build predictive models to determine whether a student will pass or fail the course. The results showed the Random Forest algorithms are capable of producing better predictive performance compared with traditional Decision Tree algorithms

Competencia comunicativa y su influencia en el desempeño académico de los estudiantes de inglés de una universidad de Quevedo, 2022

El presente estudio denominado “Competencia comunicativa y su influencia en el desempeño académico en estudiantes de inglés de una Universidad de Quevedo, 2022” cuyo objetivo fue determinar la relación entre la competencia comunicativa y el desempeño académico de los estudiantes de inglés en proceso de formación docente de una Universidad de Quevedo, 2022. El estudio se enmarcó en el enfoque cuantitativo con diseño de investigación no experimental, de tipo básico y alcance correlacional. La muestra del estudio ascendió a 45 estudiantes del II y III ciclo de la carrera de inglés de la universidad Técnica de Quevedo, a quienes se les aplicó dos cuestionarios como instrumentos de recolección de datos, mismos que alcanzaron un nivel de confiabilidad 0.816 para la competencia comunicativa y 0.878 para el desempeño académico. Tras analizar los hallazgos se pudo colegir que se confirmó la existencia de una correspondencia altamente significativa entre la competencia comunicativa y el desempeño académico de los educandos según coeficiente de la regresión B=2.165 con una Sig.=0.000<0.05 permitiendo aceptar la hipótesis de que la competencia comunicativa se relaciona de forma significativa con el desempeño académico, indicando que dicha competencia influye positivamente sobre el desempeño de los educandos de la Universidad Técnica de Quevedo

Framework de mineração de dados educacionais em ambiente de cursos a distância governamental

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.A Mineração de Dados Educacionais, do inglês Educational Data Mining (EDM), é a área de pesquisa preocupada com o uso de métodos de mineração de dados e seu de- senvolvimento, com o objetivo de explorar conjuntos de dados coletados em plataformas educacionais. A EDM tem um potencial considerável para melhorar a qualidade das metodologias de ensino-aprendizagem e a sua literatura científica possui uma vasta quan- tidade de trabalhos relacionados a este tema, no entanto é uma área que ainda precisa expandir significativamente, pelo fato de ser um ramo de pesquisa relativamente novo. Neste trabalho de conclusão de curso é proposto um framework de EDM que visa mode- lar as variáveis do Moodle da base de dados da Escola Nacional de Administração Pública (Enap). Essa base de dados é bastante extensa por possuir cerca de 76 mil alunos dis- tribuídos em 144719 conclusões de cursos, que foram ofertados durante os anos de 2015 e 2016. Em seguida, é aplicada as técnicas de EDM para compreender a influência das variáveis padrão do Moodle e as variáveis propostas nas taxas de desempenho e abandono dos participantes. A estrutura do framework inclui as seguintes abordagens de mineração de dados: árvore de decisão, árvore de decisão baseada em Adaboost, random forest e k-means. O algoritmo Adaboost gerado supera todas as outras abordagens com 89 % de precisão, 88 % de revocação e 88% de medida de F1, em termos de avaliação de de- sempenho dos participantes. Dessa forma, foi possível concluir que o modelo proposto alcançou ótimos resultados e que foi capaz de gerar indicadores relacionados as carac- terísticas dos participantes, que são suscetíveis de utilização afim de diminuir o índice de reprovação e de desistência nos cursos à distância, ofertados pela Enap.Educational Data Mining (EDM) is the research area concerned with the use of data mining methods and its development in order to explore data sets collected in educational platforms. EDM has a considerable potential to improve the education quality and its sci- entific literature have a lot of projects, however this area still needs to be more expanded, because it is, relatively, a new research area. In this work, it was modeled the Moodle variables of the National School of Public Administration (Enap) database. And the Enap database has about 76 thousand of attendees distributed in 144719 course completions, which these courses were offered during the years, 2015 and 2016. Next it is applied EDM to understand the standard Moodle variables influence and the proposed variables in the attendees performance and dropout rates. The framework proposed includes the following data mining approaches: decision tree, Adaboost based decision tree, random forest and k-means. The obtained Adaboost based decision tree outperforms the other approaches with 89 % of Precision, 88 % of Recall and 88 % of F1 score in terms of the attendees performance evaluation. Thus, the proposed Framework reached great results and it generated some indicators related to the attendees characteristics, which can be used in order to reduce the failure and the dropout rates in the distance learning courses offered by Enap