Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/731
metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: ANÁLISE DO ENSINO À DISTÂNCIA DO INSTITUTO FEDERAL GOIANO UTILIZANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS
metadata.dc.creator: Faria, Lara Caroline Damaceno
metadata.dc.contributor.advisor1: Faria, Lucas José de
metadata.dc.contributor.referee1: Ferreira, André Luiz Nascente
metadata.dc.contributor.referee2: Cunha, Nilo Cesar Pereira
metadata.dc.description.resumo: O uso da tecnologia vem crescendo nas últimas décadas em todos os âmbitos. Seja na vida profissional, pessoal ou acadêmica, a utilização de dispositivos eletrônicos se torna cada vez mais necessária no cotidiano das pessoas. O ensino a distância (EaD) é cada vez mais buscado, visto que por meio de tecnologias, proporciona ao aluno o conforto de estudar onde quiser e quando quiser, não estando diretamente apegado a horários como ocorre no ensino totalmente presencial. Como meio de interação entre aluno e professor, o EaD, utiliza ambientes virtuais de aprendizagem (AVA). Nestes AVAs são produzidos diversos tipos de dados em grandes volumes que ao serem analisados podem retornar informações valiosas. Por se tratar de um grande volume de dados, é necessário a utilização de ferramentas que possibilitem esta análise, neste caso a mineração de dados. Desta maneira, o presente trabalho teve como objetivo realizar a análise dos dados da tabela de registros das interações de usuário, mdl_logstore_standard_log, do AVA Moodle, utilizado no curso Técnico em Administração do Campus Iporá do Instituto Federal Goiano. Foi utilizado o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados e na técnica de mineração de dados, deste processo, foram aplicados os algoritmos de associação, agrupamento e classificação. Buscou-se compreender se o desempenho dos discentes tem relação com as variáveis de tempo gasto no questionário e/ou com a média da nota obtida em cada disciplina. Por fim os algoritmos apresentaram um desempenho fraco de forma que não demonstraram também se as variáveis implicam no desempenho do discente.
Abstract: The use of technology has been growing in the last decades in all scopes. Whether in professional, personal or academic life, the use of electronic devices becomes increasingly necessary in people’s daily lives. Distance learning (DE) is increasingly sought, as through technologies, provides students with the comfort of studying where they want and when they want, not being directly attached to schedules as occurs in fully classroom teaching. As a means student-teacher interaction, elearning uses virtual learning environments (VLE). In these VLEs, many types of data are produced in large volumes that, when analyzed, can return valuable information. Because it is a large volume of data, it is necessary to use tools that enable this analysis, in this case data mining. Thus, the present work aimed to perform the data analysis of the user interaction record table, mdl_logstore_standard_log,of the VLE Moodle, used in the Technical Course in Administration of Campus Iporá of the Goiano Federal Institute. The process of discovery of knowledge in database was used and in the data mining technique, from this process were applied the algorithms of association, grouping and classification. It sought to understand if the students’ performance is related to the variables of time spent in the questionnaire and/or the average grade obtained in each subject. Finally, the algorithms presented poor performance so that they didn’t demonstrate whether the variables imply student performance.
Keywords: Ambiente Virtual de Aprendizagem
Ensino à Distância
Mineração de Dados na Educação
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Instituto Federal Goiano
metadata.dc.publisher.initials: IF Goiano
metadata.dc.publisher.department: Campus Ceres
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/731
Issue Date: 22-Nov-2019
Appears in Collections:Bacharelado em Sistemas de Informação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
tcc_LaraFaria_LucasFaria.pdf944,83 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.