Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Stoll, Bruno Bastos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Informática
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Informática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise do aprendizado
Mineração de dados educacionais
Sistemas de recomendações
Aprendizado de máquina
Learning analytics
Educational data mining
Recommendation systems
Machine learning
subject.br-rjbn
Ciência da Computação
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/13829
Resumo: The use of technologies such as the Internet allows productions and interactions to be stored. This information, when analyzed, is a source of knowledge about users, their preferences and needs. Thus, such analysis is the new topics in several areas, such as industry, and the environment, health and education. When this is an area of education, an extraction of knowledge provides an understanding of various types of educational processes. Although there are several researches in this area, they were still great challenges. One is related to the difficulty in performing a detailed analysis of such data. For the teacher, analyzing and tracking the data is an important and complex task. Because the data volume can be very large and, between a collection and an analysis, it contains a small amount of time. This context, we delimit the production of computed computational analysis with analysis of data academic, connector for any client of knowledge computed data digital, with an data processing in data of data. The analysis data tool has been proposed to be flexible to be applied in any context, with the collection, forecast, recommendation and visualization module. In the month, external software is expected to be available for external tools. To validate the proposal, the prototype was implemented as part of the solution with the requirements necessary for the use of proof of concept. The testes were performed with a set of public data. And the results obtained with the conceptual model presents a possibility of improvement in data analysis and intervention in the learning process
id UFES_7a2ad4662249a25b437a71538d0f5309
oai_identifier_str oai:repositorio.ufes.br:10/13829
network_acronym_str UFES
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
repository_id_str
spelling Framework para análise e intervenção no processo de aprendizadoAnálise do aprendizado Mineração de dados educacionaisSistemas de recomendaçõesAprendizado de máquinaLearning analyticsEducational data miningRecommendation systemsMachine learningsubject.br-rjbnCiência da ComputaçãoThe use of technologies such as the Internet allows productions and interactions to be stored. This information, when analyzed, is a source of knowledge about users, their preferences and needs. Thus, such analysis is the new topics in several areas, such as industry, and the environment, health and education. When this is an area of education, an extraction of knowledge provides an understanding of various types of educational processes. Although there are several researches in this area, they were still great challenges. One is related to the difficulty in performing a detailed analysis of such data. For the teacher, analyzing and tracking the data is an important and complex task. Because the data volume can be very large and, between a collection and an analysis, it contains a small amount of time. This context, we delimit the production of computed computational analysis with analysis of data academic, connector for any client of knowledge computed data digital, with an data processing in data of data. The analysis data tool has been proposed to be flexible to be applied in any context, with the collection, forecast, recommendation and visualization module. In the month, external software is expected to be available for external tools. To validate the proposal, the prototype was implemented as part of the solution with the requirements necessary for the use of proof of concept. The testes were performed with a set of public data. And the results obtained with the conceptual model presents a possibility of improvement in data analysis and intervention in the learning process O uso de tecnologias como a internet permite que produções e interações sejam armazenadas. Essas informações, quando analisadas, são fonte de conhecimento profundo sobre os usuários, suas preferências e necessidades. Assim, tal análise pode proporcionar novas perspectivas em várias áreas, tais como indústria, meio ambiente, saúde e educação. Quando aplicada na área da educação, a extração de conhecimento proporciona um entendimento de fatores dentro do processo educacional. Apesar de haver várias pesquisas nessa área, ainda existem grandes desafios. Um deles está relacionado à dificuldade em realizar uma análise detalhada de tais dados. Para o professor, analisar e monitorar os dados coletados das interações dos alunos é uma importante e complexa tarefa. Pois o volume de dados pode ser muito grande e, entre a coleta e a análise, geralmente há pouco tempo. Dentro desse contexto, delimitamos o objetivo na produção de uma solução computacional para análise de dados acadêmicos, acoplável a qualquer ambiente de aprendizado que colete dados digitalmente, na finalidade de apoiar professores na análise dessas informações. A ferramenta de análise de dados foi proposta para que seja flexível para ser aplicado em qualquer contexto, com os módulos de coleta, previsão, recomendações e visualização. Para validar a proposta, um protótipo foi implementado como parte da solução com os requisitos necessários para aplicação da prova de conceito. Os testes foram realizados com um conjunto público de dados. E os resultados indicam que o modelo conceitual proposto apresenta uma possibilidade de melhoria na análise de dados e intervenção no processo de aprendizadoUniversidade Federal do Espírito SantoBRMestrado em InformáticaCentro TecnológicoUFESPrograma de Pós-Graduação em InformáticaCury, Davidsonhttps://orcid.org/0000-0003-3575-6417http://lattes.cnpq.br/9575037824966283https://orcid.org/http://lattes.cnpq.br/7141090587784764Menezes, Credine Silva dehttps://orcid.org/0000-0002-2709-7135http://lattes.cnpq.br/5454484334693909Castro Junior, Alberto Nogueira de https://orcid.org/0009-0003-0816-2864http://lattes.cnpq.br/5919189481858271Stoll, Bruno Bastos2024-05-30T00:48:40Z2024-05-30T00:48:40Z2019-07-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTextapplication/pdfhttp://repositorio.ufes.br/handle/10/13829porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFES2025-03-30T21:17:04Zoai:repositorio.ufes.br:10/13829Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestriufes@ufes.bropendoar:21082025-03-30T21:17:04Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
dc.title.none.fl_str_mv Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
title Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
spellingShingle Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
Stoll, Bruno Bastos
Análise do aprendizado
Mineração de dados educacionais
Sistemas de recomendações
Aprendizado de máquina
Learning analytics
Educational data mining
Recommendation systems
Machine learning
subject.br-rjbn
Ciência da Computação
title_short Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
title_full Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
title_fullStr Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
title_full_unstemmed Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
title_sort Framework para análise e intervenção no processo de aprendizado
author Stoll, Bruno Bastos
author_facet Stoll, Bruno Bastos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cury, Davidson
https://orcid.org/0000-0003-3575-6417
http://lattes.cnpq.br/9575037824966283
https://orcid.org/
http://lattes.cnpq.br/7141090587784764
Menezes, Credine Silva de
https://orcid.org/0000-0002-2709-7135
http://lattes.cnpq.br/5454484334693909
Castro Junior, Alberto Nogueira de
https://orcid.org/0009-0003-0816-2864
http://lattes.cnpq.br/5919189481858271
dc.contributor.author.fl_str_mv Stoll, Bruno Bastos
dc.subject.por.fl_str_mv Análise do aprendizado
Mineração de dados educacionais
Sistemas de recomendações
Aprendizado de máquina
Learning analytics
Educational data mining
Recommendation systems
Machine learning
subject.br-rjbn
Ciência da Computação
topic Análise do aprendizado
Mineração de dados educacionais
Sistemas de recomendações
Aprendizado de máquina
Learning analytics
Educational data mining
Recommendation systems
Machine learning
subject.br-rjbn
Ciência da Computação
description The use of technologies such as the Internet allows productions and interactions to be stored. This information, when analyzed, is a source of knowledge about users, their preferences and needs. Thus, such analysis is the new topics in several areas, such as industry, and the environment, health and education. When this is an area of education, an extraction of knowledge provides an understanding of various types of educational processes. Although there are several researches in this area, they were still great challenges. One is related to the difficulty in performing a detailed analysis of such data. For the teacher, analyzing and tracking the data is an important and complex task. Because the data volume can be very large and, between a collection and an analysis, it contains a small amount of time. This context, we delimit the production of computed computational analysis with analysis of data academic, connector for any client of knowledge computed data digital, with an data processing in data of data. The analysis data tool has been proposed to be flexible to be applied in any context, with the collection, forecast, recommendation and visualization module. In the month, external software is expected to be available for external tools. To validate the proposal, the prototype was implemented as part of the solution with the requirements necessary for the use of proof of concept. The testes were performed with a set of public data. And the results obtained with the conceptual model presents a possibility of improvement in data analysis and intervention in the learning process
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-07-19
2024-05-30T00:48:40Z
2024-05-30T00:48:40Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufes.br/handle/10/13829
url http://repositorio.ufes.br/handle/10/13829
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv Text
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Informática
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Informática
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Mestrado em Informática
Centro Tecnológico
UFES
Programa de Pós-Graduação em Informática
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron:UFES
instname_str Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron_str UFES
institution UFES
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
repository.mail.fl_str_mv riufes@ufes.br
_version_ 1834479105616117760

Registros relacionados