{"id":4458,"date":"2017-07-18T20:20:54","date_gmt":"2017-07-18T22:20:54","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4458"},"modified":"2017-07-18T20:20:54","modified_gmt":"2017-07-18T22:20:54","slug":"banca-de-tcc-henrique-lemos-dos-santos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/ccomp\/banca-de-tcc-henrique-lemos-dos-santos\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Henrique Lemos dos Santos"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2017\/1)<\/p>\n

Utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e9tricas de an\u00e1lise de redes sociais em f\u00f3runs para a identifica\u00e7\u00e3o de alunos em risco em cursos a dist\u00e2ncia
\npor
\nHenrique Lemos dos Santos<\/p>\n

Curso:
\nEngenharia de Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Cristian Cechinel (orientador)
\nProf. Ricardo Matsumura de Araujo (co-orientador)
\nProf. Paulo Roberto Ferreira Jr.
\nProf. Sandro da Silva Camargo<\/p>\n

Data: 28 de Julho de 2017<\/p>\n

Hora: 09:30h<\/p>\n

Local: Sala 318, Anglo<\/p>\n

Resumo do Trabalho: Considerando a recente tend\u00eancia de crescimento do n\u00famero de cursos de ensino superior a dist\u00e2ncia no Brasil, surge a necessidade de propor solu\u00e7\u00f5es para os principais problemas enfrentados por essa modalidade de ensino, entre eles a quest\u00e3o da reprova\u00e7\u00e3o e evas\u00e3o de alunos. Embora as taxas de reprova\u00e7\u00e3o e evas\u00e3o nesse tipo de ensino sejam significativamente mais altas do que o modelo presencial, conforme censos realizados nos \u00faltimos anos, o potencial de gera\u00e7\u00e3o de dados tamb\u00e9m \u00e9 elevado, uma vez que a ampla maioria das intera\u00e7\u00f5es se d\u00e1 de maneira virtual, com o uso massivo de algum Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Nesse contexto emergem duas \u00e1reas de pesquisa, Educational Data Mining e Learning Analytics, com abordagens e t\u00e9cnicas diferentes, por\u00e9m com o objetivo comum de otimizar o processo de ensino com aux\u00edlio de dados gerados pelo pr\u00f3prio processo. O presente trabalho utilizou dados de 5 cursos, t\u00e9cnicos e de licenciatura, a dist\u00e2ncia de duas institui\u00e7\u00f5es de ensino da cidade de Pelotas, ao todo mais de 4800 alunos e 68 disciplinas foram envolvidas nesse estudo. Com base no uso dos f\u00f3runs dos AVAs das disciplinas, isto \u00e9, nas rela\u00e7\u00f5es de postagem-resposta dos usu\u00e1rios, foram geradas redes sociais para cada semana letiva das disciplinas. Dessas redes sociais foram extra\u00eddas 8 diferentes m\u00e9tricas de centralidade referentes aos alunos, tais como Intermedia\u00e7\u00e3o, Proximidade, Grau, entre outras. Esses conjuntos de m\u00e9tricas semanais foram ent\u00e3o fornecidos a 5 algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o com inten\u00e7\u00e3o de predizer o desfecho acad\u00eamico do aluno (positivo ou negativo). Os resultados obtidos indicaram que as m\u00e9tricas sociais possuem uma boa relev\u00e2ncia informativa, uma vez que em todos os cursos o desempenho m\u00e9dio (\u00e1rea sob a curva ROC – Receiver Operating Characteristic) de algum dos 5 algoritmos chegou a 0.75 em alguma das primeiras 3 semanas. Todavia, esses resultados se mostraram fracos para 4 cursos se comparados aos resultados de uma abordagem mais simples, que utiliza como m\u00e9tricas apenas as contagens de intera\u00e7\u00f5es dos alunos. Apesar disso, foi poss\u00edvel identificar disciplinas espec\u00edficas de um curso nas quais a abordagem com m\u00e9tricas sociais obteve um desempenho altamente superior (at\u00e9 66% superior) \u00e0 essa abordagem mais simples, ainda nas primeiras semanas letivas. Dessa forma, apesar do custo computacional elevado e da impossibilidade de ampla generaliza\u00e7\u00e3o, com o uso de m\u00e9tricas sociais \u00e9 poss\u00edvel gerar modelos preditivos altamente precisos que dependem apenas de dados das primeiras semanas de disciplinas espec\u00edficas. Esses modelos podem, desde que integrados a plataforma de ensino ou AVA, ajudar professores e tutores a entender como se desenvolvem as intera\u00e7\u00f5es sociais na disciplina e, mais ainda, identificar e propor interven\u00e7\u00f5es \u00e0 alunos que encaixem-se no modelo de aluno com desfecho negativo.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: http:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2017_1\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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