Previsão de Desempenho de Estudantes usando o Algoritmo de Classificação Associativa

Warley Leite Fernandes, Cristiano Pitangui, Alessandro Vivas, Luciana Assis

Resumo


A pesquisa abordou a extração de conhecimento de dados com base nos bancos de dados do AVA moodle da EAD para identificar alunos com potencial para evasão. Utilizou-se o conceito de Séries Temporais, e o algoritmo CBA em conjunto com Predictive Apriori, que, entre as pesquisas realizadas, não havia sido empregada. Os resultados experimentais mostram que o CBA é um excelente algoritmo para gerar regras de classificação e prever desempenho em bases educacionais, pois atingiu melhores resultados que os algoritmos de Classificação tradicionais, alcançando uma acurácia média de 83%. Adicionalmente, resultados mostram que as ferramentas fórum, quiz e folder têm influência no desempenho dos estudantes.

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DOI: http://dx.doi.org/10.5753/cbie.wcbie.2017.734

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