DDAAV - detector do desempenho do aluno em AVAs
Ano de defesa: | 2014 |
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Orientador(a): | |
Banca de defesa: | , |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Informática
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Departamento: |
Ciência da Computação
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País: |
BR
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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. |
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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 |
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