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Uma proposta de Modelagem Analítica para o uso efetivo de Atividades Complementares no
Ensino Superior
Leandro A. Silva, Fábio Silva Lopes, Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho
I WORKSHOP DE MINERAÇÃO DE DADOS EM AMBIENTES VIRTUAIS DE ENSINO/APRENDIZAGEM
(WMDAVA'2014)
Introdução
• Contexto sobre Atividades Complementares (AC):
– Definição
– Objetivo
– Como incentivar os alunos que AC são importantes
– Processo de Gerenciamento AC em um curso de graduação
Introdução Análise de Dados Proposta Resultados Conclusão
Prof. Leandro Augusto – [email protected] – FCI/Mackenzie
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WMDAVA'2014
Introdução
• Objetivo do trabalho
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WMDAVA'2014
Modelagem Analítica
Base de Dados com
AC
Quantificar Monitorar
Análise de Dados
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WMDAVA'2014
Banco de Dados
Base Analítica
Repositório
• Relacional
• Não Relacional
• Relacionamento
• Agregações
• OLAP
• Data Mart
• Analise Multidimensional
Mineração de Dados
BI
Análise de Dados
• Analise Descritiva: média, mediana, moda, desvio, quartil e etc.
• Mineração de Dados: modelagem preditiva, analise de agrupamento e regras de associação: – Mineração de Textos
– Mineração de Imagens
– Mineração de Dados Educacionais
• BI (Inteligência de Negócios): visualizações. Introdução Análise de Dados Proposta Resultados Conclusão
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Proposta
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AC
Timestamp
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Solicitação
Proposta
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AC
Timestamp
Aluno
Atividade
Solicitação
Contribuição
Proposta
• Transformar Dados Não-Estruturados em Estruturados (Tabulado)
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WMDAVA'2014
Palavras / Tokens / Termos
Do
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Representação (p.e. frequência de vezes que
cada termo aparece)
Resultados
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Total de Horas Complementares por Temáticas de Cursos de Atualização
Total de Horas postadas por Semestre
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Resultados
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Média de Horas Postadas Por Turma e por semestre
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Resultados
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Balanço de Horas do Aluno
Comparação de Horas do Aluno com a Média da Turma
WMDAVA'2014
Conclusão
• Os resultados das analises são apresentadas por meio de painéis (dashboards). Neste trabalho, apresentamos os painéis para uma visão da coordenação e do aluno.
• Para a coordenação com indicadores que envolvem quantidade de horas para temáticas e turmas de alunos, as quais são subsídios para futuramente analisarmos: – Complementação de conceitos; – Defasagem do Curso em relação à Tecnologia; – Formação Pessoal; – Monitoramento de Atividades; – Controle de Evasão.
Introdução Análise de Dados Proposta Resultados Conclusão
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WMDAVA'2014
Prof. Leandro Augusto da Silva
Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie
São Paulo – SP - Brasil
