DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler lattes
Orientador(a): Medina, Roseclea Duarte lattes
Banca de defesa: Bernardi, Giliane lattes, Falkembach, Gilse Antoninha Morgental lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Santa Maria
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
Departamento: Ciência da Computação
País: BR
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5440
Resumo: The virtual learning environments (VLEs) are benefited with advances in the use of technologies in education, enabling a more dynamic and meaningful learning. In the face of increased interaction in these environments, greatly increases the amount of data stored. The process of knowledge discovery in database (KDDKnowledge Discovery in Databases) has been used successfully in several areas and in the academic area some results have been used to assist the teachers. This dissertation describes a survey conducted with the steps of KDD, which utilizes the WEKA tool (free data mining software), specifically the J48 algorithm, to apply data mining techniques on the information stored in the database, in order to detect the student performance while running the course. The research scenario was constructed with data from assessments of introduction to media in education, Integration of the specialization course in Media in education, composed of 134 (one hundred and thirty-four) students, distributed in 5 (five) different poles. In this way, with the results obtained in the research, noted that the application of rules of the algorithm, can be a valuable instrument to professor during the execution of the course, and not only a posteriori, because it allows a positive immediate intervention of even in several variables that impact on the success of the apprentice, as type of material, discussions, activities, methodologies and strategies.
id UFSM-20_f65be883ab220b4d8ef0416ca120e5c8
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsm.br:1/5440
network_acronym_str UFSM-20
network_name_str Manancial - Repositório Digital da UFSM
repository_id_str
spelling 2015-03-052015-03-052014-04-15MÜHLBEIER, Andreia Rosangela Kessler. DDAAV - detector performance of students in VLESs. 2014. 89 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2014.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5440The virtual learning environments (VLEs) are benefited with advances in the use of technologies in education, enabling a more dynamic and meaningful learning. In the face of increased interaction in these environments, greatly increases the amount of data stored. The process of knowledge discovery in database (KDDKnowledge Discovery in Databases) has been used successfully in several areas and in the academic area some results have been used to assist the teachers. This dissertation describes a survey conducted with the steps of KDD, which utilizes the WEKA tool (free data mining software), specifically the J48 algorithm, to apply data mining techniques on the information stored in the database, in order to detect the student performance while running the course. The research scenario was constructed with data from assessments of introduction to media in education, Integration of the specialization course in Media in education, composed of 134 (one hundred and thirty-four) students, distributed in 5 (five) different poles. In this way, with the results obtained in the research, noted that the application of rules of the algorithm, can be a valuable instrument to professor during the execution of the course, and not only a posteriori, because it allows a positive immediate intervention of even in several variables that impact on the success of the apprentice, as type of material, discussions, activities, methodologies and strategies.Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) são beneficiados com os avanços do uso de tecnologias na Educação, possibilitando uma aprendizagem mais dinâmica e significativa. Diante do aumento de interação nestes ambientes, aumenta consideravelmente o volume de dados armazenados. O processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) vem sendo utilizado com sucesso em diversas áreas e na área acadêmica alguns resultados têm sido utilizados para auxiliar os professores. A presente dissertação descreve uma pesquisa realizada com as etapas de KDD, que utiliza a ferramenta WEKA (software de mineração de dados livre), em específico o algoritmo J48, para aplicar técnicas de mineração de dados nas informações armazenadas no banco de dados, a fim de detectar o desempenho dos alunos durante a execução do curso. O cenário de investigação foi construído com os dados oriundos das avaliações da disciplina de Introdução à Integração de Mídias na Educação, do Curso de Especialização em Mídias na Educação, composto de 134 (cento e trinta e quatro) alunos, distribuídos em 5 (cinco) polos distintos. Dessa forma, com os resultados obtidos na pesquisa, observou se que a aplicação de regras do algoritmo, pode ser um valioso instrumento ao professor durante a execução do curso, e não apenas a posteriori, pois possibilita uma intervenção positiva imediata do mesmo, nas diversas variáveis que impactam no sucesso do aprendiz, como tipo de material, discussões, atividades, metodologias e estratégia.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfporUniversidade Federal de Santa MariaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFSMBRCiência da ComputaçãoDescoberta de conhecimento em base de dadosDesempenho do alunoWEKAKnowledge discovery in databaseStudent performanceCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAODDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAsDDAAV - detector performance of students in VLESsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMedina, Roseclea Duartehttp://lattes.cnpq.br/6560346309368052Bernardi, Gilianehttp://lattes.cnpq.br/8988734339185408Falkembach, Gilse Antoninha Morgentalhttp://lattes.cnpq.br/5167203367542704http://lattes.cnpq.br/4517863628533359Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler100300000007400300300300300c6918a1d-9f6d-45ed-a020-d36997573c79c8f11d48-a856-4dcf-93b3-882827e244ff020a264d-8d82-4b87-9b51-9fea70b7c4b1b8861c30-3c0e-4b61-a3ee-4a2bc8d79c9ainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMORIGINALMUHLBEIER, ANDREIA ROSANGELA KESSLER.pdfapplication/pdf3008824http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5440/1/MUHLBEIER%2c%20ANDREIA%20ROSANGELA%20KESSLER.pdf90ab93fe27cb79051c634ef320467195MD51TEXTMUHLBEIER, ANDREIA ROSANGELA KESSLER.pdf.txtMUHLBEIER, ANDREIA ROSANGELA KESSLER.pdf.txtExtracted texttext/plain121424http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5440/2/MUHLBEIER%2c%20ANDREIA%20ROSANGELA%20KESSLER.pdf.txt9f8f28093c79a4b0f32877a87a4d2b5fMD52THUMBNAILMUHLBEIER, ANDREIA ROSANGELA KESSLER.pdf.jpgMUHLBEIER, ANDREIA ROSANGELA KESSLER.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4914http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5440/3/MUHLBEIER%2c%20ANDREIA%20ROSANGELA%20KESSLER.pdf.jpgd25dc39cc7696349c4ddf9fd2dbe4cd2MD531/54402022-02-08 09:50:23.798oai:repositorio.ufsm.br:1/5440Repositório Institucionalhttp://repositorio.ufsm.br/PUBhttp://repositorio.ufsm.br/oai/requestopendoar:39132022-02-08T12:50:23Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
dc.title.por.fl_str_mv DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv DDAAV - detector performance of students in VLESs
title DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
spellingShingle DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler
Descoberta de conhecimento em base de dados
Desempenho do aluno
WEKA
Knowledge discovery in database
Student performance
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
title_short DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
title_full DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
title_fullStr DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
title_full_unstemmed DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
title_sort DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
author Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler
author_facet Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Medina, Roseclea Duarte
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6560346309368052
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Bernardi, Giliane
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8988734339185408
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Falkembach, Gilse Antoninha Morgental
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5167203367542704
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4517863628533359
dc.contributor.author.fl_str_mv Mühlbeier, Andreia Rosangela Kessler
contributor_str_mv Medina, Roseclea Duarte
Bernardi, Giliane
Falkembach, Gilse Antoninha Morgental
dc.subject.por.fl_str_mv Descoberta de conhecimento em base de dados
Desempenho do aluno
WEKA
topic Descoberta de conhecimento em base de dados
Desempenho do aluno
WEKA
Knowledge discovery in database
Student performance
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.subject.eng.fl_str_mv Knowledge discovery in database
Student performance
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
description The virtual learning environments (VLEs) are benefited with advances in the use of technologies in education, enabling a more dynamic and meaningful learning. In the face of increased interaction in these environments, greatly increases the amount of data stored. The process of knowledge discovery in database (KDDKnowledge Discovery in Databases) has been used successfully in several areas and in the academic area some results have been used to assist the teachers. This dissertation describes a survey conducted with the steps of KDD, which utilizes the WEKA tool (free data mining software), specifically the J48 algorithm, to apply data mining techniques on the information stored in the database, in order to detect the student performance while running the course. The research scenario was constructed with data from assessments of introduction to media in education, Integration of the specialization course in Media in education, composed of 134 (one hundred and thirty-four) students, distributed in 5 (five) different poles. In this way, with the results obtained in the research, noted that the application of rules of the algorithm, can be a valuable instrument to professor during the execution of the course, and not only a posteriori, because it allows a positive immediate intervention of even in several variables that impact on the success of the apprentice, as type of material, discussions, activities, methodologies and strategies.
publishDate 2014
dc.date.issued.fl_str_mv 2014-04-15
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-05
dc.date.available.fl_str_mv 2015-03-05
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.citation.fl_str_mv MÜHLBEIER, Andreia Rosangela Kessler. DDAAV - detector performance of students in VLESs. 2014. 89 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2014.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5440
identifier_str_mv MÜHLBEIER, Andreia Rosangela Kessler. DDAAV - detector performance of students in VLESs. 2014. 89 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2014.
url http://repositorio.ufsm.br/handle/1/5440
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.cnpq.fl_str_mv 100300000007
dc.relation.confidence.fl_str_mv 400
300
300
300
300
dc.relation.authority.fl_str_mv c6918a1d-9f6d-45ed-a020-d36997573c79
c8f11d48-a856-4dcf-93b3-882827e244ff
020a264d-8d82-4b87-9b51-9fea70b7c4b1
b8861c30-3c0e-4b61-a3ee-4a2bc8d79c9a
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Maria
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Informática
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFSM
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Ciência da Computação
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Maria
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Manancial - Repositório Digital da UFSM
instname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
instacron:UFSM
instname_str Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
instacron_str UFSM
institution UFSM
reponame_str Manancial - Repositório Digital da UFSM
collection Manancial - Repositório Digital da UFSM
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5440/1/MUHLBEIER%2c%20ANDREIA%20ROSANGELA%20KESSLER.pdf
http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5440/2/MUHLBEIER%2c%20ANDREIA%20ROSANGELA%20KESSLER.pdf.txt
http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/5440/3/MUHLBEIER%2c%20ANDREIA%20ROSANGELA%20KESSLER.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 90ab93fe27cb79051c634ef320467195
9f8f28093c79a4b0f32877a87a4d2b5f
d25dc39cc7696349c4ddf9fd2dbe4cd2
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1794524423066222592