Número do Painel
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. 

 

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/212024
Palavras-chave
Visualização de Dados, Analíticas de Aprendizagem, Interações de Estudantes, Moodle
Colaboradores

Pró-Reitoria de Pesquisa(PROPESQ) | Central Telefônica - (48) 3721-9332 | Email - pibic@contato.ufsc.br