This article presents SmartLAK an architecture for large data analysis generated by the students during a course through Smart Services. Developed from Big Data technologies, ontologies and architectural patterns, which were combined to facilitate the development of a flexible and interoperable architecture and as a way to support intelligent services oriented to Learning Analytics. Currently, this platform is being used experimentally in a Department of Education with good results already signposted from 250,000 declarative analysis on a course in blended learning mode with 60 subscribers.Resumo. Este artigo apresenta SmartLAK, uma arquitetura para a análise de grande quantidade de dados gerados pelos aprendizes durante um curso por intermédio de serviços inteligentes. Desenvolvida a partir de tecnologias de Big Data, ontologias e padrões arquiteturais, as quais foram combinadas para facilitar o desenvolvimento de uma arquitetura flexível e interoperável e como forma de suporte aos serviços inteligentes orientados à Learning Analytics. Atualmente, esta plataforma está sendo utilizada de forma experimental em um departamento de Educação com bons resultados já sinalizados a partir da análise de 250.000 declarativas em um curso na modalidade blended learning com 60 inscritos.
Abstract. In this paper, we present an ontology that formally represents both the data model and the restrictions of the xAPI specification
IntroduçãoEm Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), diversos aspectos da interação entre alunos e serviços podem ser considerados na avaliação de resultados. Por exemplo: a quantidade de posts propondo tópicos e/ou respondendo a estes na participação em fóruns de discussão, o tempo gasto em leituras de material, a quantidade de acertos e o tempo gasto ao responder a questionários de múltipla escolha, download/upload de materiais, e, também, estratégias de estudo utilizadas pelos alunos tais como as consultas a materiais online fora do AVA, formação de equipes, dentre outras.No entanto, para isso é necessário que o AVA disponibilize serviços não somente para a captura de dados quanto para a análise dos mesmos, considerando que as interações possíveis entre alunos e ambiente virtual são inúmeras e pode gerar uma imensa quantidade de dados. Para resolver esta situação, surgiu, no início de 2010, o conceito de Learning Analytics (LA), entendido como a medição, coleta e análise de dados sobre os estudantes e seu contexto, com o objetivo de compreender e facilitar o
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