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Educational data mining applied to Moodle data from the University of Évora
E-Learning tem vindo a ganhar popularidade como forma de transmissão de conhecimentos a nível educacional
graças aos avanços nas tecnologias, como por exemplo, a Internet. Instituições como universidades
e empresas têm vindo a usar E-Learning para a transmissão de conteúdos educacionais para locais remotos
estendendo o seu alcance a estudantes e colaboradores que estão fisicamente distantes.
Sistemas chamados “Learning Management Systems”, como o Moodle, existem para organizar E-Learning.
Eles oferecem plataformas online onde professores e educadores podem publicar conteúdo, organizar actividades,
fazer avaliações, e outro tipo de ações relacionadas, de modo a que os estudantes possam aprender
e serem avaliados.
Estes sistemas geram e guardam muitos dados relacionados não só com o seu uso, mas também relacionados
com notas de estudantes. Este tipo de dados são frequentemente chamados de Dados Educacionais.
Métodos de Data Mining são aplicados a estes dados de modo a fazer suposições não triviais. As técnicas
aplicadas tomam inspiração de projectos semelhantes no campo da Data Mining Educacional. Este campo
consiste na aplicação de métodos de Data Mining a Dados Educacionais.
Neste projecto, um repositório de dados do Moodle da Universidade de Évora foi explorado. Técnicas de
aprendizagem supervisionada são aplicadas aos dados de modo a mostrar como é possível prever o sucesso
de estudantes a partir do seu uso do Moodle. Métodos de aprendizagem não supervisionada são também
aplicados de modo a mostrar como há divisões nos dados; Abstract:
E-Learning has been rising in popularity as a way to deliver training due to the advancements of technologies,
like the Internet. Institutions such as universities and companies have been making use of E-Learning to
deliver training to remote locations extending their reach to students and employees who are physically
distant.
Systems called Learning Management Systems, like Moodle, exist to organize E-Learning. They provide online
platforms where professors and educators can publish content, organize activities, perform evaluations,
and so on, in order for students to learn and get evaluated.
These systems generate and store lots of data regarding not only their usage, but also regarding the grades
of students. This kind of data is often referred too as Educational Data. Data Mining techniques are
applied to this data in order to make non trivial assumptions. The techniques applied take inspiration from
similar projects within the field of Educational Data Mining. This field consists in applying Data Mining
Techniques to Education Data.
In this project, a data repository from the Moodle of the University of Évora is explored. Supervised learning
techniques are applied to this data in order to show how it is possible to make predictions about the success
of students based on their usage of Moodle. Unsupervised learning techniques are also applied in order to
show how data is divisible