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Educational Data Mining (EDM) is an interdisciplinary field that uses data generated by educational environments in search of relevant informations to the education improvement. This work presents a Systematic Mapping Study (SMS) about the brazilian scenario, using the repository from Especial Comission of Informatics in Education, in relation to EDM. One of the mapping result indicates a high level of data exploration from undergraduate and a lack of basic education data exploration.Resumo. A Mineração de Dados Educacionais (MDE) é uma área interdisciplinar que utiliza dados gerados por ambientes educacionais na busca de informações relevantes ao aprimoramento do ensino. Sendo assim, este trabalho apresenta um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) sobre o cenário brasileiro, utilizando o repositório da Comissão Especial de Informática na Educação, com relação a MDE. Um dos resultados do mapeamento aponta um alto índice de exploração de dados oriundos da graduação em relação a análise dos dados da educação básica.

This paper presents an approach for the recommendation of pedagogical actions in Virtual Learning Environment (VLE), using automatic planning. The actions considered by the planner are structured by Bloom's Digital Taxonomy. The state is specified according to the student model. This model contains information provided by the VLE and the ASSIST questionnaire. A base of cases containing plans associated with student models is maintained and initially consulted in order to optimize the process. A proof of concept shows the feasibility of using Automated Planning effectively in the context of recommendations for generic pedagogical actions.

Este trabalho investigou o planejamento em Inteligência Artificial para o sequenciamento de ações pedagógicas, de acordo com o perfil do estudante. As ações representaram o processo cognitivo dado pela Taxonomia de Bloom (TB) e o perfil do estudante foi determinado conforme o Revised Approaches to Studying Inventory (RASI). A fim de medir a adequação de uma sequência ao perfil do estudante, foi necessário mapear estas duas teorias, sendo este mapeamento uma das contribuições deste estudo. Assim, o sequenciamento de ações foi formulado como um problema de otimização e implementado através de um algoritmo genético. A proposição da função a ser otimizada para este problema é também uma contribuição, desde que estabelecer critérios para avaliar aspectos pedagógicos tem sido um desafio para Informática na Educação. Experimentos realizados contaram com 41 participantes que responderam ao questionário RASI e, após terem recebido e analisado as respectivas sequências de ações determinadas pelo planejador proposto neste trabalho, também responderam a um questionário de satisfação em relação à sequência. Os resultados obtidos se mostraram promissores, demonstrando a viabilidade da pesquisa.

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