Framework para predições e recomendações em dados acadêmicos

In virtual environments, records of student productions, activities, and interactions are collected automatically, enabling analysis of development and learning. With this, it is possible to identify patterns of how students learn. Therefore, favoring the appropriate basis for the appropriate recommendations. The goal is to present a framework for generating messages of recommendations based on predictive systems in an innovative way. To validate the work was performed the analysis of a public data set

ANÁLISE PREDITIVA EM BASES DESBALANCEADAS E COMPARAÇÃO DE TÉCNICAS DE PRÉ-PROCESSAMENTO – ESTUDO DE CASO MOOC

The field of teaching and learning is being revolutionized by online courses that are openly and massively offered (MOOC) as they serve as a knowledge platform for anyone, anytime and anywhere. However, most students who take these courses drop out, and it is a challenge to predict such a phenomenon because of the nature of this data imbalance, which occurs when the class attribute has a much larger number of examples than the other in predictive systems. The aim of this paper is to compare two preprocessing methods for predictive analysis on unbalanced bases, called Oversample and Undersample, both related to the Resampling approach. To perform the analysis, predictive models were generated in different ways using a real MOOC data set. The results initially indicate that the approach can significantly improve the accuracy and efficiency of predictive algorithms.O campo da ensino e aprendizado vem sendo revolucionado por cursos online que são ofertados de forma aberta e massiva (MOOC), pois servem como plataforma de conhecimento para qualquer um, a qualquer hora e em qualquer lugar. Contudo, a maioria dos alunos que participam desses cursos o abandonam, tornando-se um desafio prever tal fenômeno devido à natureza do desbalanceamento desses dados, que ocorre quando o atributo classe tem um número muito maior de exemplos que a(s) outra(s) em sistemas de preditivos. O objetivo deste artigo é comparar dois métodos pré-processamento para análise preditiva em bases desbalanceadas, chamados de Oversample e Undersample, ambos relacionados a abordagem de Resampling. Para efetuar a análise, foram gerados os modelos preditivos de diferentes formas usando um conjunto de dados de um MOOC real. Os resultados inicialmente indicam que a abordagem pode melhorar significativamente a acurácia e a eficiência de algoritmos preditivos

Análise de dados acadêmicos baseado em previsão, recomendação e visualização

Apoio tecnológico para auxiliar professores no acompanhamento das necessidades de alunos torna-se uma perspectiva de melhoria no processo de aprendizagem. Nos ambientes virtuais, os registros das produções, atividades e interações dos alunos são coletados automaticamente, possibilitando a análise completa do aprendizado. Contudo, o volume de dados poderá ser muito grande. O objetivo deste trabalho é apresentar uma solução de análise de dados acadêmicos completa. Para validar o trabalho foi realizada a análise de um conjunto de dados públicos, realizando a importação, tratamento, geração de modelos preditivos, recomendações e painéis para professores. A abordagem proposta apresenta bons resultados preliminarmente