Comparação entre a utilização de diferentes conjuntos de dados para a modelagem e identificação de acadêmicos em risco: Desenvolvimento de uma Dashboard de Learning Analytics e estudo bibliográfico de ferramentas análogas.

Abstract

O grande uso de ambientes virtuais de aprendizagem (AVA) por instituições de ensino permite a coleta de dados educacionais antes inimagináveis. Este grande volume de dados necessita tratamento e uma apresentação amigável e compreensível para se tornar informação capaz de gerar e transmitir conhecimento. Estas informações podem ser usadas tanto para apresentar a situação atual quanto para prever comportamentos, através de técnicas preditivas. Utilizando registros do Moodle, AVA largamente utilizado no Brasil e no mundo, este projeto visou desenvolver uma dashboard para auxiliar professores a entender o comportamento dos discentes no ambiente virtual, como seus padrões de acesso e notas. A dashboard, desenvolvida como um plugin para moodle, conta também com um módulo de predição, no qual dados de turmas passadas são usadas para treinar modelos preditivos que geram prognósticos sobre o desempenho dos alunos atualmente matriculados no curso. A pesquisa para o desenvolvimento da dashboard também deu origem a uma revisão bibliográfica de ferramentas análogas. Cinquenta e um artigos foram selecionados para análise multidimensional. Sete dimensões e três subdimensões analisaram as fontes de dados das ferramentas, seus objetivos, as técnicas empregadas e para quem elas se destinam. Também são analisados o nível de maturidade da ferramenta, a abordagem de pesquisa do artigo que a descreve e a abordagem ou não de questões éticas.