Abstract. The availability of e-learning courses grows every year in Brazil and the use of e-learning systems supports increasingly this teaching modality. Due to the large amount of generated and stored data in e-learning systems, lots of information can be withdrawn from this large data set. Such information may assist educators and students in different learning aspects. This article aims to classify the students performance in earlier stages of discipline allowing decisions that might improve student performance. The experiments performed achieved an average accuracy of 73% in performance classification.Resumo. A disponibilização de cursos na modalidade a distância no Brasil cresce a cada ano e o uso de um Ambiente Virtual de Aprendizado (AVA) auxilia cada vez mais essa modalidade de ensino. Devido a grande quantidade de dados gerados e armazenados em um AVA muitas informações podem ser retiradas desse grande conjunto de dados. Tais informações podem auxiliar educadores e alunos em diferentes aspectos do aprendizado. O presente artigo tem como objetivo classificar o desempenho dos estudantes em estágios prematuros da disciplina possibilitando decisões que possam melhorar o desempenho dos estudantes. A acurácia média alcançada nos experimentos realizados foi de 73% na classificação do desempenho.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.