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Identificação de perfis de evasão e mau desempenho para geração de alertas num contexto de educação a distância

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Identificação de perfis de evasão e mau desempenho para geração de alertas num contexto de educação a distância

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Título Identificação de perfis de evasão e mau desempenho para geração de alertas num contexto de educação a distância
Outro título Identifying Evasion and Poor Performance Profiles for the Generation of Alerts in a Distance Learning Context
Autor Kampff, Adriana Justin Cerveira
Ferreira, Vinicius Hartmann
Reategui, Eliseo Berni
Lima, Jose Valdeni de
Resumo Este artigo apresenta um estudo sobre o emprego de um sistema que utiliza técnicas de mineração de dados para identificar perfis de evasão e mau desempenho de alunos em um contexto de educação a distância, com o objetivo de alertar professores sobre a situação destes estudantes. Os alertas dão suporte à atuação do professor no acompanhamento dos processos de aprendizagem, com o monitoramento de perfis de alunos e de eventos no ambiente, notificando o professor sobre grupos de alunos que compartilham necessidades específicas. Os resultados de experimentos envolvendo 1780 alunos permitiram concluir que o sistema de alerta proposto pode contribuir com o aumento dos índices de aprovação e redução dos índices de evasão de disciplinas na modalidade à distância. Durante a pesquisa, também foi possível observar que o sistema de alertas contribuiu de maneira significativa na gestão do ambiente virtual de aprendizagem. Muitas das práticas docentes para engajamento dos alunos em seus estudos, bem como de resgate dos estudantes em processo de evasão, foram realizadas a partir do encaminhamento de mensagens aos alunos. A pesquisa mostrou ainda um alto nível de satisfação dos estudantes com relação a estrutura do curso e diálogo/comunicação com o professor. Também foram positivos os resultados quanto à percepção dos estudantes com relação a sua autonomia na realização das atividades do curso.
Abstract This article presents a study about the use of a system that employs data mining techniques to identify student evasion and poor performance profiles in a distance learning context, with the goal to alert teachers about the situation of these students. The alert system supports the role of the teacher in monitoring the learning process, keeping track of events and notifying teachers about groups of students who share specific needs. Experimental results involving 1780 students showed that the proposed alert system contributed to increase approval rates and reduce dropout rates in distance learning courses. It was also possible to observe that the alert system contributed significantly to the management of the virtual learning environment. Many of the teaching practices to engage students in their studies and rescue them from evading were based on email message exchanges. The research also showed a high level of student satisfaction regarding the course structure and their communication with the teachers. Results were also positive regarding the perception of students with respect to their autonomy in carrying out course activities.
Contido em RELATEC : Revista Latinoamericana de Tecnología Educativa. Madri, Espanha. Vol. 13, n. 2 (2014), p. 61­76
Assunto Ensino à distância
Estatistica educacional
Evasão
Informática na educação
[en] Artificial Intelligence
[en] Computers In Education
[en] Distance Learning
[en] Educational Statistics
[en] Evasion
Origem Estrangeiro
Tipo Artigo de periódico
URI http://hdl.handle.net/10183/142453
Arquivos Descrição Formato
000987102.pdf (858.7Kb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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