iPermanency: uma ferramenta para gestão da evasão na EaD baseada em Mineração de Dados Educacionais

Schmitt, Jáder Adiél; Bernardi, Giliane; Kantorski, Gustavo Zanini

doi:10.22456/1679-1916.95798

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“…Adicionalmente, são notados hiatos em iniciativas que visam o desenvolvimento de sistemas abertos e versáteis, os quais poderiam oferecer interfaces amigáveis e intuitivas para essa área, facilitando assim sua adoção efetiva por gestores educacionais na tomada de decisões (SCHMITT; BERNARDI; KANTORSKI, 2019;RIGO et al, 2014). Diante dessas constatações uma questão fundamental orienta nossa investigação: Como a implementação de um software baseado em Rede Neural Artificial pode influenciar decisões estratégicas relacionadas à evasão de alunos em cursos de nível superior?…”

Section: Introductionunclassified

Redes neurais artificiais em ambientes educacionais: business intelligence aplicado à pedagogia

Felizardo,

Gualberto,

Carrano

2024

Cad. Pedagógico

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A retenção de alunos é um desafio crítico para as instituições de ensino superior, com implicações profundas tanto para as universidades quanto para os estudantes envolvidos. A evasão escolar não apenas afeta negativamente a sustentabilidade financeira das instituições, mas também compromete o desenvolvimento acadêmico e profissional dos alunos. Neste estudo, abordamos essa questão através de uma solução que integra técnicas de inteligência artificial. Assim, desenvolvemos e implementamos um modelo preditivo para analisar a probabilidade de abandono escolar no curso de Pedagogia de uma universidade federal no Brasil. O modelo foi alimentado por dados históricos de alunos abrangendo aspectos como desempenho acadêmico, frequência, entre outros. A implementação do modelo envolveu uma fase detalhada de preparação dos dados, onde variáveis significativas foram codificadas e normalizadas para garantir a eficácia do treinamento da rede neural. A rede foi configurada com uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída, utilizando a função de ativação tangente hiperbólica e o algoritmo de otimização ADAM. A acurácia do modelo alcançada foi de 98.7%, demonstrando uma capacidade notável de prever desistências antes que elas ocorram. Ademais, uma validação final de tipo longitudinal em nosso estudo revelou que, dos alunos identificados com mais de 25% de probabilidade de evasão em 2019, aproximadamente 90% abandonaram o curso até 2024, confirmando ainda mais a relevância das previsões fornecidas. Assim, a ferramenta permite intervenções estratégicas e personalizadas por parte dos gestores para aumentar a retenção estudantil. Desta forma, este trabalho evidencia a eficácia das Redes Neurais Artificiais em prever a evasão escolar e destaca o papel transformador que técnicas de Business Intelligence e Inteligência Artificial podem desempenhar no aprimoramento das práticas pedagógicas e administrativas em universidades.

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Section: Introductionunclassified

Redes neurais artificiais em ambientes educacionais: business intelligence aplicado à pedagogia

Felizardo,

Gualberto,

Carrano

2024

Cad. Pedagógico

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The Proposal of a Dashboard for Analysis and Visualization of Educational Data of Intelligent Tutoring Systems

de Menezes,

de M. Netto,

Lopes

et al. 2023

2023 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE)

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Ferramentas para a avaliação da aprendizagem no Ensino a Distância: alternativas contemporâneas para professores e gestores educacionais

Costa,

Santos,

Bertagnolli

2023

Blucher Design Proceedings

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A avaliação do desempenho estudantil de alunos em Ensino a Distância impõe questões desafiadoras aos educadores. A comunicação, a observação do comportamento individual, a aplicação de testes avaliativos, o acompanhamento de notas e conceitos e até mesmo questões subjetivas, como a avaliação do interesse e da motivação dos alunos, são fatores prejudicados em avaliações de desempenho realizadas remotamente. Nesse sentido, o propósito definido para este artigo consiste em reunir, analisar e discutir estudos, desenvolvidos nos últimos quatro anos, que apresentem ferramentas voltadas ao processo de avaliação de alunos no Ensino a Distância. Para alcançar este objetivo utiliza-se protocolos metodológicos definidos para a condução de uma Revisão Sistemática da Literatura. Os resultados apontam para avanços promissores nas áreas de Ciência de Dados e Design, como por exemplo o uso da Mineração de Dados em Ambientes virtuais de Aprendizagem (AVAs), a integração da Gamificação nos processos avaliativos, o uso dos softwares Alert-LV e Learning Analytics como um sistema de monitoramento e apoio à avaliação formativa em AVAs, dentre outros.Palavras-chave: avaliação formativa; ensino à distância; ciência de dados; mineração de dados

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iPermanency: uma ferramenta para gestão da evasão na EaD baseada em Mineração de Dados Educacionais

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Redes neurais artificiais em ambientes educacionais: business intelligence aplicado à pedagogia

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