Educational Data Mining to support Distance Learning students with difficulties in the Portuguese Grammar

Soares, Fabiana; Machado, Crystiano José Richard; Diniz, D.G.G.; Maciel, Alexandre Magno Andrade; Rodrigues, Rodrigo Lins

doi:10.5753/cbie.sbie.2016.956

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“…A partir deles,é possível coletar e predizer informações como nota dos alunos [Minaei-Bidgoli et al 2003], participação [Beer 2010] ou reprovação [K. Looi et al 2005]. Porém, analisar esses logs nãoé uma atividade fácil, pois existe uma grande quantidade de informação disponível, mas de forma não tratada [Soares et al 2016]. Sendo assim,é preciso coletar e preparar os dados, para obter informaçõesúteis aos educadores e estudantes.…”

Section: Mineração De Dados Educacionaisunclassified

Identificação de gargalos em e-learnings gamificados e indicação dos erros mais frequentes para viabilizar e priorizar melhorias

Hazin¹,

Leite²,

Macêdo³

et al. 2019

Anais Do XXX Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2019)

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Due to the growth of e-learning and the recent changes on student learning preferences and behavior, the scientific community has proposed new approaches to support the application of active learning strategies and gamification. This work presents a solution to identify "bottlenecks" in courses, with the purpose of reducing effort of professors and students on the learning process. The solution includes data mining and clustering using Self-Organizing Map (SOM) to verify the course tasks with the highest error rates and then to group its errors by similarity. Thus it was possible to prioritize interventions at the points that most hinder students' progress. The approach was successfully applied in an industrial automation e-learning.Resumo. Diante do novo perfil dos estudantes e do crescimento do e-learning, a comunidade científica vem propondo métodos para produção de cursos gamificados e que utilizam metodologias ativas. Nesse contexto, este trabalho oferece uma contribuição para identificar "gargalos" em cursos gamificados, com propósito de reduzir o esforço de professores e alunos no processo de ensino e aprendizagem. A solução contemplou mineração de dados e clusterização através do Self-Organizing Map (SOM) para identificar as atividades com maior incidência de erros e agrupar os tipos de erros por similaridade. Assim, foi possível priorizar intervenções nos pontos que mais atrapalham o progresso dos estudantes. A abordagem foi aplicada com sucesso em um e-learning de automação industrial.O resultado dessas mudançasé que o processo tradicional de ensino e aprendizagem, orientado em conteúdos e centrado no professor, vem se tornando cada vez mais

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Section: Mineração De Dados Educacionaisunclassified

Identificação de gargalos em e-learnings gamificados e indicação dos erros mais frequentes para viabilizar e priorizar melhorias

Hazin¹,

Leite²,

Macêdo³

et al. 2019

Anais Do XXX Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2019)

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“…O Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA)é geralmente utilizado como um mecanismo para facilitar a interação entre professores/tutores e estudantes em cursos de educação online. Os AVAs apresentam diversos recursos que proporcionam essa interação, dentre os quais, um dos mais popularesé o fórum de discussão [Soares et al 2016]. Os fóruns de discussão são ferramentas assíncronas que proporcionam uma enorme interatividade entre alunos e professores [Barros 2011], permitindo postagem de dúvidas, cometários sobre o conteúdo da disciplina, postagens de materiais extras, entre outros.…”

Section: Introductionunclassified

Classificação Automática da Presença Social em Discussões Online Escritas em Português

Teixeira¹,

Costa²,

Dionísio³

et al. 2020

Anais Do XXXI Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2020)

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Este trabalho apresenta um método que permite a classificação automática das mensagens trocadas em fóruns online de ensino a distância escritas em português brasileiro de acordo com as categorias da presença social. Para atingir esse objetivo, o método proposto faz uso de um conjunto de 116 características extraídas de técnicas de mineração de texto e contagem de palavras como o LIWC e Coh-Metrix. O classificador com melhor desempenho obteve 0.97% e 0.95% para acurácia e cohen kappa, respectivamente. Este trabalho também fornece uma análise da natureza da presença social, observando as características de classificação que foram mais relevantes para distinguir cada uma das três categorias.

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“…Os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) oferecem diversos recursos e ferramentas para serem utilizados como instrumento de interação, sendo o fórum de discussão um dos mais populares [Soares et al, 2016]. Estes fóruns representam um ambiente de interação onde, a partir da inserção de um tópico de discussão, os participantes podem interagir com respostas/comentários acerca do tema proposto ou interagir em postagens já inseridas por outro participantes.…”

Section: Introductionunclassified

Análise de Relevância Temática de Postagens em Fóruns de Discussão em Relação ao uso de Vídeos como Recurso Didático

Machado¹,

Maciel²,

Rodrigues³

et al. 2018

Anais Do XXIX Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2018)

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This work proposes the modeling and development of a technological solution that allows the thematic relevance analysis of the postings made by students in discussion forums, in relation to videos indicated by teachers as didactic resource to promote the deepening on the topic of discussion in the forum. For this, it was used the Text Mining for the processing of the texts and extraction of characteristics. The results show that the appropriate application of these techniques can generate potentially useful indicators by teachers in improving pedagogical practice, in order to identify students who may be learning difficulties. Resumo.Este trabalho propõe a modelagem e o desenvolvimento de uma solução tecnológica que possibilite a análise de relevância temática das postagens feitas por estudantes em fóruns de discussão, em relação a vídeos indicados por professores como recurso didático para promover o aprofundamento sobre o tema de discussão no fórum. Para isto, utilizou-se a Mineração Textual para o processamento dos textos e extração de características. Os resultados mostram que a aplicação apropriada destas técnicas podem gerar indicadores potencialmente úteis por professores na melhoria da prática pedagógica, no sentido de identificar estudantes que, possivelmente, possam estar com dificuldades de aprendizado.

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Educational Data Mining to support Distance Learning students with difficulties in the Portuguese Grammar

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Identificação de gargalos em e-learnings gamificados e indicação dos erros mais frequentes para viabilizar e priorizar melhorias

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Classificação Automática da Presença Social em Discussões Online Escritas em Português

Análise de Relevância Temática de Postagens em Fóruns de Discussão em Relação ao uso de Vídeos como Recurso Didático

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