Nome do Projeto
Classificação Automática de Comportamentos de Alunos de Educação a Distância
Ênfase
PESQUISA
Data inicial - Data final
19/03/2016 - 01/10/2017
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Resumo
A educação a distância possui um grande potencial para a expansão do sistema de educação no país e no mundo, ao permitir que ferramentas de aprendizagem sejam acessíveis de locais outros que não apenas centros urbanos. Sistemas de educação a distância atuais são amplamente baseados em sistemas de comunicação mediados por computador, onde professores, tutores e alunos interagem através de ambientes virtuais.
Sendo um sistema informatizado, toda interação efetuada é registrada e armazenada, criando uma oportunidade de melhor compreender as relações de ensino e aprendizagem que as técnicas presenciais não permitem na mesma escala.
Esta oportunidade levou a emergência de áreas de pesquisa como Learning Analytics e Educational Data Mining [3], que visam o estudo e desenvolvimento de técnicas para acompanhamento e compreensão das interações em ambientes virtuais de aprendizagem. Tais áreas são essenciais para solucionar problemas próprios da educação a distância, e.g. a alta taxa de evasão que chega a 18,5% dos alunos matriculados [1,2].
O presente projeto visa o estudo da aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina para a classificação automática de comportamentos de interesse de alunos de educação a distância, baseado no seus históricos de interações. Exemplos de comportamentos incluem alunos em risco de evasão ou reprovação. A identificação destes alunos com suficiente antecedência permitiria que tutores e professores desenvolvessem metodologias diferenciadas. Ultimamente, o próprio ambiente pode se adaptar ao aluno, fornecendo caminhos de aprendizado diferenciados de forma automática, reconhecendo a pluralidade nas formas de aquisição de conhecimento.
Aprendizado de Máquina é uma área da Inteligência Artificial que estuda e desenvolve algoritmos que permitam a melhoria de processos baseado em experiência na execução destes processos. Uma subárea é conhecida como Aprendizado Supervisionado, que fornece meios para ajustar modelos de classificação a partir de exemplos do conceito a ser aprendido. Exemplos de modelos de aprendizado supervisionado incluem Redes Neurais e Árvores de Decisão. No contexto deste projeto, observa-se a oportunidade de extrair exemplos de bases de dados de cursos já executados para treinar modelos capazes de classificar comportamentos de interesse.
Objetivo Geral
O objetivo principal deste projeto é o estudo da viabilidade da aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina na classificação de comportamentos de alunos de educação a distância. São objetivos específicos:
1. Identificar e definir comportamentos de interesse pedagógico em cursos de educação a distância, como evasão e reprovação;
2. Comparar e compreender a aplicabilidade de diferentes modelos de aprendizado de máquina ao problema;
3. Avaliar a eficácia da aplicação dos modelos de aprendizado de máquina no problema.
Ao final do projeto espera-se ter uma técnica para classificação automática de comportamentos de interesse de alunos de educação a distância, que possa ser utilizada por professores e tutores de cursos para melhor acompanhar e, quando necessário, intervir no processo pedagógico.
1. Identificar e definir comportamentos de interesse pedagógico em cursos de educação a distância, como evasão e reprovação;
2. Comparar e compreender a aplicabilidade de diferentes modelos de aprendizado de máquina ao problema;
3. Avaliar a eficácia da aplicação dos modelos de aprendizado de máquina no problema.
Ao final do projeto espera-se ter uma técnica para classificação automática de comportamentos de interesse de alunos de educação a distância, que possa ser utilizada por professores e tutores de cursos para melhor acompanhar e, quando necessário, intervir no processo pedagógico.
Equipe do Projeto
Nome | CH Semanal | Data inicial | Data final |
---|---|---|---|
CRISTIAN CECHINEL | 10 | 24/03/2014 | 18/03/2016 |
EMANUEL MARQUES QUEIROGA | 20 | 19/03/2016 | 01/10/2017 |
Freddy da Paz Ilha | 12 | 01/08/2014 | 31/07/2015 |
GUILHERME DA COSTA BRETANHA | 12 | 27/06/2016 | 31/03/2017 |
HENRIQUE LEMOS DOS SANTOS | 12 | 01/08/2016 | 31/05/2017 |