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Autor | |
Instituição | UFSC |
Tipo de Bolsa | PIBIC/CNPq |
Orientador | CRISTIAN CECHINEL |
Depto | COORDENADORIA ESPECIAL INTERDISCIPLINAR EM TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO / CIT/CTS/ARA |
Centro | CENTRO CIÊNCIAS,TECNOLOGIAS E SAÚDE |
Laboratório | labmidia |
Grande Área / Área do Conhecimento | Ciências Exatas e da Terra
/Ciências Exatas e da Terra |
Sub-área do Conhecimento | Ciência da Computação |
Titulo | Comparação entre a utilização de diferentes conjuntos de dados para a modelagem e identificação de acadêmicos em risco |
Resumo | O projeto visa a criação de um plugin a ser utilizado por professores, na plataforma open source Moodle, que lecionam cursos EaD(ensino a distância). O plugin age em uma disciplina da plataforma, buscando por dados gerados automaticamente pelo Moodle. Após adquirir essas informações, apresentamos elas de uma maneira objetiva e informativa para o usuário professor ter um controle sobre o desempenho de seus alunos. Além de todas as ferramentas de visualizações e informativas sobre o curso, o plugin também conta com técnicas de Machine Learning, gerando modelos que visam identificar possíveis alunos que estão em risco de reprovação ou desistência.
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Link do Video | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/212024 |
Palavras-chave | Visualização de Dados, Analíticas de Aprendizagem, Interações de Estudantes, Moodle |
Colaboradores |