Proposta de melhoria dos dados de relatórios de uma plataforma de MOOCs brasileira - um estudo introdutório baseado em um modelo para mineração de dados educacionais
DOI:
https://doi.org/10.30612/eadtde.v9i11.16051Keywords:
Mineração de Dados Educacionais, Ambientes Virtuais de Aprendizagem, Modelo de DadosAbstract
Ambientes Virtuais de Aprendizado (AVAs) não foram projetados para mineração de dados. Como os dados que são originados do seu uso não são armazenados de maneira sistemática, sua análise completa requer pré-processamento longo e trabalhoso. A plataforma de Massive Open Online Courses (MOOCs), considerada para este estudo, não é díspar, muitos problemas são detectados na estruturação dos dados extraídos, quando se tenta realizar o processo de mineração de dados de um curso, na maioria dos casos os resultados alcançados não proporcionam conhecimentos relevantes com relação aos alunos. Diante deste fato, buscar princípios que forneçam mecanismos para melhoria nos dados armazenados na plataforma são válidos, pois auxiliam a melhorar o entendimento sobre os estudantes matriculados. Como estes aprendem, sobre suas preferências e anseios quanto aos cursos, sobre a probabilidade de conclusão e em especial sobre propensão a desistência. Assim, neste trabalho, é realizada uma análise dos dados gerados pela plataforma onde se descreve suas principais limitações, em seguida é apresentado um modelo de dados para facilitar a análise e mineração de dados educacionais, que representa uma abstração aperfeiçoada de quais elementos devem ser armazenados por um AVA para facilitar tal processo. Por fim após a avaliação deste modelo são feitas recomendações de aprimoramentos para a plataforma.
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