Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Introdução (Contexto (Grande Area (Computação (Mineração de Dados…
Introdução
Contexto
Grande Area
Computação
Big Data
Sistemas Computacionais
Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem
Ambientes Virtuais de Aprendizagem
Business Intelligence
Mineração de Dados
Educational Data Mining
Academic Data Minint
Learning Analytics
Inteligência Artificial
Educação
Avaliação de Aprendizagem
Estatística
Análise Descritiva
Análise Preditiva
Tema de Pesquisa
Prever o desempenho de aprendizagem dos alunos
IFRN
Relevância
Sociedade do Conhecimento
Personalização ao contexto do usuário
Tomada de decisões baseadas em fatos
Alocação de recursos baseado em resultados
Melhorar a qualidade do processo de ensino-aprendizagem
IFRN maior instituição de ensino técnico e tecnológico do RN
Estado da Arte
Learning Analytics
Sistemas de Informação
Ambientes Virtuais de Aprendizagem
Sistemas de Gerenciamento de Aprendizagem
Modelos preditivos de aprendizagem
Lacunas
Medir performance acadêmica do aluno
É difícil prever a performance do aluno devido a diversidade de fatores que impactam seu desempenho, tais como: pessoais, socioeconômicos, psicológicos, de contexto acadêmico, etc.
Distanciamento de L.A e B.I
Embora os dados educacionais sejam coletados e analisados, eles não são usados para melhorar o aprendizado do estudante.
Objetivos