Sistemas de Recomendação de Recursos Educacionais: conceitos, técnicas e aplicações

Costa, Evandro; Aguiar, Janderson Jason Barbosa; Magalhães, Jonathas

doi:10.5753/cbie.jaie.2013.57

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“…Conceituando cada uma destas linhas, a Mineração de Dados Educacionais (do inglês Educational Data Mining, EDM) é uma área de pesquisa que utiliza as tarefas da Mineração de Dados como Análise Preditiva, Agrupamento e Associação de Dados aplicados a problemas de contexto educacional [Romero e Ventura, 2007;Siemens e Baker, 2012;Costa et al, 2013]. A EDM tem como objetivos fazer descobertas sobre o comportamento dos estudantes e o ambiente no qual a aprendizagem ocorre, fornecendo insumos para o professor ou aluno investigar eventuais padrões descobertos [Romero e Ventura, 2007;Romero et al, 2016;Ducange et al, 2016].…”

Section: Fundamentos De Análise De Dados Educacionaisunclassified

Ciência de Dados Educacionais: definições e convergências entre as áreas de pesquisa

Silva¹,

Silveira²,

Silva³

et al. 2017

Anais Dos Workshops Do VI Congresso Brasileiro De Informática Na Educação (CBIE 2017)

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Section: Fundamentos De Análise De Dados Educacionaisunclassified

Ciência de Dados Educacionais: definições e convergências entre as áreas de pesquisa

Silva¹,

Silveira²,

Silva³

et al. 2017

Anais Dos Workshops Do VI Congresso Brasileiro De Informática Na Educação (CBIE 2017)

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“…al [19], é um software livre e com código aberto, distribuído de forma independente para análise de dados, permitindo a integração com outros produtos desenvolvidos pelo mesmo projeto. Algumas características destacadas são: funcionamento na maioria das plataformas, interface gráfica intuitiva e integração com diferentes fontes de dados.…”

Section: Rapidminerunclassified

Mineração de dados eleitorais: descoberta de padrões de candidatos a vereador na região da campanha do Rio Grande do Sul

Camargo

Silva

Amaral

et al. 2016

Revista Brasileira De Computação Aplicada

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Resumo: Atualmente o Brasil é visto como um país onde o sistema de votação é bastante avançado em termos de informatização. A cada final de eleição uma grande quantidade de dados é gerada e, com base em números estatísticos, são efetuados estudos a fim de se identificar quais fatores levaram um candidato a ser eleito. Este trabalho propõe um processo de descoberta de padrões de perfil de candidatos a vereador nas cidades da região da campanha do Rio Grande do Sul. Com o auxílio da ferramenta WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) foi aplicado o algoritmo J48 utilizando como base de dados os registros disponibilizados pelo TSE (Tribunal Superior Eleitoral), referente as eleições do ano de 2012.Palavras-chave: Classificação. Descoberta de padrões. Mineração de dados. Abstract: Actually Brazil has been seen as a country in which the vote's system is very advanced in terms of data processing. At the final of every vote's period a great data amount is generated IntroduçãoEstudos sobre a influência direta da comunicação e da propaganda política em processos eleitorais, realizados nas duas últimas décadas, apontam e consolidam algumas teorias sobre as motivações psicológicas, políticas e econômicas na condução estratégica do eleitorado [1]. Nas campanhas eleitorais, os partidos propõem políticas e lançam seus candidatos [2]. Também podemos mencionar que decifrar o fenômeno eleitoral vai além deste aspecto pois se busca identificar as causas que motivam, ou levam, o indivíduo ou o grupo a tomar esta importante decisão. Identificando o comportamento nas eleições, os fenômenos sociais, mais precisamente os eleitorais, são elucidados [3]. Além das fontes comuns de divulgação eleitoral, como televisão, rádio e carros de som, a Internet está sendo cada vez mais utilizada, onde, através dela, são criados espaços conversacionais não-hierárquicos, mudando a experiência de campanha e divulgando, de certa maneira, opiniões políticas através das mídias sociais [4]. As informações sobre os candidatos, portanto, são buscadas facilmente, o que tornam a vida 1 Programa de Pós-Graduação em Computação, FURG, Campus Carreitos -KM 8 -Rio Grande (RS) -Brasil

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“…As Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDIC) são constantemente utilizadas no processo educativo como meio facilitador do processo de ensino e aprendizagem (COSTA, AGUIAR e MAGALHÃES, 2013). Uma vez que essas TDIC fazem parte do cotidiano de muitos alunos, especialmente em cursos de área tecnológica, é interessante intensificar os estudos sobre como usar essas tecnologias na educação, de forma a prover cada vez mais estratégias motivadoras, tais como a personalização do ambiente, a fim de maior desempenho por parte dos alunos.…”

Section: Introductionunclassified

Considerando Estilos de Aprendizagem, Emoções e Personalidade em Informática na Educação

Aguiar

2017

Inform. educ.

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Resumo: Muitas vezes tratam-se turmas homogeneamente e as TDIC (Tecnologias Digitais deInformação e Comunicação) são utilizadas pelos alunos desconsiderando que eles possuem particularidades (tais como: estilos de aprendizagem, emoções e traços de personalidade) que influenciam em sua aquisição de conhecimento. Neste trabalho, são apresentados conceitos e reflexões visando incentivar discussões e estudos teóricos ou empíricos que considerem essas particularidade dos alunos durante o processo de ensino e aprendizagem. É apresentada também uma breve análise de dados de alunos de computação, em diferentes níveis de ensino, os quais responderam a questionários visando identificar perfis referentes a seus estilos de aprendizagem e a seus traços de personalidade. A análise corrobora com a ideia da heterogeneidade de perfis, mesmo considerando alunos da mesma área/nível de ensino. Percebe-se que ainda há várias possibilidades de pesquisas sobre aliar as TDIC e as particularidades de alunos objetivando a melhoria do processo de ensino e aprendizagem.Palavras-chave: Informática na educação. Estilos de aprendizagem. Emoções. Personalidade. Computação afetiva. Abstract:It is common to treat classes homogenously and use DICT (Digital Information and Communication Technologies) disregarding that students have special features (such as learning styles, emotions and personality traits) that influence in their acquisition of knowledge. This paper presents concepts and reflections to encourage discussion and theoretical or empirical research on student's peculiarities during the teaching and learning process. This paper also presents a brief analysis of student data (computing students at different levels of education). These students answered questionnaires to identify profiles related to their learning styles and personality traits. The analysis supports the idea that there is heterogeneity of student profiles, even students from the same area/level of education. One can see that there are several possibilities for research on combining the DICT and particularities of students aiming at the improvement of the teaching and learning process.

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Sistemas de Recomendação de Recursos Educacionais: conceitos, técnicas e aplicações

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Ciência de Dados Educacionais: definições e convergências entre as áreas de pesquisa

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Mineração de dados eleitorais: descoberta de padrões de candidatos a vereador na região da campanha do Rio Grande do Sul

Considerando Estilos de Aprendizagem, Emoções e Personalidade em Informática na Educação

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