UM ESTUDO DE MAPEAMENTO SISTEMÁTICO DA MINERAÇÃO DE DADOS PARA CENÁRIOS DE BIG DATA

O volume de dados produzidos tem crescido em larga escala nos últimos anos. Esses dados são de diferentes fontes e diversificados formatos, caracterizando as principais dimensões do Big Data: grande volume, alta velocidade de crescimento e grande variedade de dados. O maior desafio é como gerar informação de qualidade para inferir insights significativos de tais dados variados e grandes. A Mineração de Dados é o processo de identificar, em dados, padrões válidos, novos e potencialmente úteis. No entanto, a infraestrutura de tecnologia da informação tradicional não é capaz de atender as demandas deste novo cenário. O termo atualmente conhecido como Big Data Mining refere-se à extração de informação a partir de grandes bases de dados. Uma questão a ser respondida é como a comunidade científica está abordando o processo de Big Data Mining? Seria válido identificar quais tarefas, métodos e algoritmos vêm sendo aplicados para extrair conhecimento neste contexto. Este artigo tem como objetivo identificar na literatura os trabalhos de pesquisa já realizados no contexto do Big Data Mining. Buscou-se identificar as áreas mais abordadas, os tipos de problemas tratados, as tarefas aplicadas na extração de conhecimento, os métodos aplicados para a realização das tarefas, os algoritmos para a implementação dos métodos, os tipos de dados que vêm sendo minerados, fonte e estrutura dos mesmos. Um estudo de mapeamento sistemático foi conduzido, foram examinados 78 estudos primários. Os resultados obtidos apresentam uma compreensão panorâmica da área investigada, revelando as principais tarefas, métodos e algoritmos aplicados no Big Data Mining

Indicadores de Evasão em Ambientes Virtuais de Aprendizagem no contexto da Educação a Distância: Um Mapeamento Sistemático

Um dos desafios das instituições de ensino é reduzir os altos índices de evasão em cursos na modalidade a distância. Este artigo tem como objetivo identificar na literatura os trabalhos de pesquisa sobre indicadores de evasão no contexto da educação a distância e a relação destes indicadores com recursos e dados de ambientes virtuais de aprendizagem. Um mapeamento sistemático foi conduzido, no qual foram examinados 22 estudos  primários. Os resultados obtidos revelam os principais indicadores de evasão no contexto da educação a distância, são eles: indicador comportamental, desempenho e demográfico. Os dados coletados pelos ambientes virtuais de aprendizagem, utilizados pelos indicadores, provêm de recursos como envio de tarefas, participação em fórum, interações em chat, respostas e interações em questionários, dentre outros

Análise da construção de modelos preditivos sob a perspectiva de indicadores de evasão

A predição de evasão de alunos com base em modelos que utilizam dados oriundos de ambientes virtuais de aprendizagem é um tema de pesquisa que desperta interesse por auxiliar na gestão acadêmica. Foi constatado em um estudo anterior que três indicadores principais sinalizam a evasão: comportamento do aluno, desempenho do aluno e aspectos demográficos. Apesar de que os modelos de predição de evasão encontrados na literaturafazem uso de alguns dados que caracterizam esses indicadores, não está claro o quanto os indicadores orientam a construção dos modelos preditivos. Uma análise de modelos preditivos reportados em estudos primários foi realizada para identificar como os indicadores de desempenho, comportamental e demográfico são utilizados na construção dos modelos de predição de evasão. Os resultados obtidos revelam que a maioria dos modelos preditivos, independente do indicador de evasão, faz uso da mineração de dados. Adicionalmente, os indicadores de evasão abordados pelos modelos preditivos, implementam em sua maioria métodos de árvore de decisão. Por fim, a métrica mais usada para avaliar os modelos preditivos é a precisão/acurácia, também independente dos indicadores de evasão