Mineração de dados educacionais baseada em grafos: uma análise em cursos de computação com alto índice de retenção

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Oliveira, João Lucas dos Santos lattes
Orientador(a): Brancher, Jacques Duílio lattes
Banca de defesa: Brancher, Jacques Duílio, Silv, Nádia Félix Felipe da, Barros, Rodolfo Miranda de
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
Departamento: Instituto de Informática - INF (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
MDEG
Mineração em grafos
Educacionais
Palavras-chave em Inglês:
G-EDM
Graph mining
Education
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/11453
Resumo: Student evasion and retention is a recurring problem in all areas of education. In Area ssuch as Educational Data Mining (MDE) have been used to mitigate such problems. In particular, the area of Graph-based Educational Data Mining (G-EDM) uses unconventional data mining techniques to represent student behavior. This analysis of students can be done both in physical and virtual environments, through complex networks and graphs. The students’ behavior shown by the graphs can express dimensional patterns that would not be expressed by tabular and statistical analyzes. The present work investigated three different techniques of representing student history to investigate the possible causes of retention and dropout in computer courses. The results show that it is possible to identify retention problems in curriculum and that the modeling of the curriculum in the form of agraph can show patterns that would not be possible to describe in tabular representation.
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The students’ behavior shown by the graphs can express dimensional patterns that would not be expressed by tabular and statistical analyzes. The present work investigated three different techniques of representing student history to investigate the possible causes of retention and dropout in computer courses. The results show that it is possible to identify retention problems in curriculum and that the modeling of the curriculum in the form of agraph can show patterns that would not be possible to describe in tabular representation.A evasão e retenção de estudantes configura um problema recorrente em todas as áreas da educação. Áreas como Mineração de dados Educacionais (MDE) tem sido utilizada para mitigar tais problemas. Em especial, a área de Mineração de dados educacionais baseadas em grafos (MDEG) utilizam técnicas não convencionais de mineração de dados para representar o comportamento de estudantes. Esta análise de estudantes pode ser feita tanto em ambientes físicos como virtuais, através de redes complexas e grafos. O comportamento dos estudantes evidenciado pelos grafos pode expressar padrões dimensionais que dificilmente seriam expressos pelas análises tabulares e estatísticas. O presente trabalho investigou três diferentes técnicas de representação do histórico estudantil para investigar as possíveis causas de retenção e evasão em cursos de computação. Os resultados mostram que é possível identificar problemas de retenção em grades curriculares e que a modelagem da grade curricular em forma de grafo pode evidenciar padrões que possam ajudar no melhor entendimento das causas de retenção e evasão em cursos de graduação.Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2021-06-23T12:29:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - João Lucas dos Santos Oliveira - 2021.pdf: 10029963 bytes, checksum: ae0e6feb6d1621c16a2fb781f8b04d32 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2021-06-25T14:41:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - João Lucas dos Santos Oliveira - 2021.pdf: 10029963 bytes, checksum: ae0e6feb6d1621c16a2fb781f8b04d32 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)Made available in DSpace on 2021-06-25T14:41:30Z (GMT). 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