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Slides da dissertação Apresentação do processo e das técnicas utilizadas para a concepção de uma ferramenta para recomendação pedagógica baseada em mineração de dados educacionais.TRANSCRIPT
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Uma Ferramenta para Recomendação Pedagógica Baseada em Mineração de
Dados Educacionais
Ranilson Oscar Araújo Paiva
Mestrado em Modelagem Computacional do Conhecimento
Orientadores
Alan Pedro da SilvaIg Ibert Bittencourt
Ranilson Oscar Araújo Paiva [email protected]
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2
Agenda Contextualização Problemática Proposta Estudo de Caso Conclusão Limitações e Trabalhos Futuros Referências
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Agenda
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Contextualização• IDEB – Índice de Desenvolvimento
da Educação Básica5.0 / 10.0• PISA+ – Programa Internacional de
Avaliação de Alunos58º|75 / 64º|85
• UNESCO/EFA – Education for All88º / 120
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4Contextualização
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O que o Governo pretende fazer a respeito desse
cenário?
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5Contextualização
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Contextualização
• “Criar mecanismos para o acompanhamento individual de cada estudante do ensino fundamental”
• “Fortalecer o acompanhamento e o monitoramento do acesso e permanência na escola ...”
Plano Nacional de Educação (PNE 2010 - 2020)
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6Contextualização
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E a Sociedade Brasileira de Computação?
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7Contextualização
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Contextualização
• Acesso Participativo e Universal do Cidadão Brasileiro ao Conhecimento.• Vencer as barreiras tecnológicas, educacionais, culturais, sociais e
econômicas que impedem o acesso e a interação.• Concepção de sistemas, ferramentas, modelos, métodos,
procedimentos e teorias.• Criação de plataformas de aplicativos de e-learning que permitam a
integração eficiente de ferramentas de comunicação para poderem ser usadas em conjunto, com a finalidade de permitirem a prática do aprendizado eletrônico.
Grandes Desafios da Pesquisa em Computação no Brasil
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8Contextualização
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Contextualização
• Workshop de Desafios da Computação Aplicada à Educação• Registro de longo prazo dos perfis de aprendizes e tutores.• Mineração de dados educacionais para viabilizar a busca por
padrões de aprendizagem.• Personalização da aprendizagem como meio de melhorar a
qualidade de ensino e o desempenho dos alunos.
CSBC 2012 - I DesafIE!
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Contextualização 9
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Que Soluções têm sido utilizadas nesse sentido?
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Contextualização 10
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Contextualização Mudança de Paradigma AAA Learning
Anytime Qualquer Momento
Anywhere Qualquer Lugar
Anyone Qualquer Pessoa
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Contextualização 11
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Contextualização MOOCs
Massive Massivo
Open Aberto
Online Online
Courses Cursos
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Contextualização 13
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Contextualização
2º Brasil (6%), 3º India (5%) e 4º China (4%)
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Contextualização 15
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E como é a dinâmica de um curso nesse modelo?
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Problemática 17
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O que ocorreu?Como poderia ter sido evitado?
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Problemática 21
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ProblemáticaDados Educacionais• Conteúdo Pedagógico• Testes• Atividades• Exercícios• Histórico Educacional• Dados Pessoais• Links Externos• Interações via Fórum• Interações via Chat• Logs de Acesso
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Problemática 22
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Problemática
1. Como tratar esses dados?
2. O que fazer com os resultados?
3. Como interagir com os resultados?
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Problemática 24
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Problemática
“A Mineração de Dados Educacionais tem por objetivo obter
informações relevantes de grandes quantidades de dados. Dados esses
oriundos de diversas fontes dentro do contexto educacional.
Isso é feito através da descoberta de padrões, com grande
significância, nesses dados.”ROMERO, 2011
Mineração de Dados Educacionais
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Problemática 25
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Problemática
2. O que fazer com os resultados?
3. Como interagir com os resultados?
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Problemática 26
1. Mineração de Dados Educacionais
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Problemática
“Recomendações são ações reativas, ou preventivas, associadas a situações pedagógicas definidas. Essas ações podem ser realizadas utilizando os recursos nativos de um ambiente de aprendizado, ou através de recursos externos. O propósitos dessas recomendações é melhorar a experiência de aprendizado e solucionar problemas pedagógicos conhecidos.”
PAIVA, 2012
Recomendações Pedagógicas
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Problemática 27
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Problemática
3. Como interagir com os resultados?
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Problemática 28
1. Mineração de Dados Educacionais
2. Recomendações Pedagógicas
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Problemática
“Ferramentas de software e técnicas cujo objetivo é prover
sugestões de itens a serem utilizados por um usuário. As
sugestões providas focam em ajudar os usuários em diversos
processos de tomada de decisão .”
RICCI, 2011
Ferramentas de Recomendação
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Problemática 29
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ProblemáticaRanilson Oscar Araújo Paiva [email protected]
Problemática 30
1. Mineração de Dados Educacionais
2. Recomendações Pedagógicas
3. Ferramenta
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Proposta
Ferramenta para
Recomendação Pedagógica Utilizando
Mineração de Dados Educacionais
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Proposta 31
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Objetivos
1. Criar um processo para a recomendação pedagógica.2. Especificar, e encapsular em componentes distintos, os
cenários de mineração dos dados educacionais.3. Implementar componentes que reutilizem algoritmos de
mineração de dados educacionais.4. Construir uma Ferramenta com um processo de
recomendação que possibilite professores e tutores a utilizar as técnicas empregadas, sem a necessitem de conhecimento técnico sobre o assunto.
5. Gerar recomendações personalizadas.
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Proposta 32
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Cenários
• Componentes que definem os dados e formas de processamento adequados, para uma determinada situação pedagógica.
• Orientam a mineração dos dados.• Tornam a mineração dos dados objetiva • Acessam os dados de interesse, os algoritmos a
serem utilizados, APIs e seus parâmetros.
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Proposta 34
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Estudo de Caso 40
UFAL Línguas - Espanhol• Espanhol | Nível Básico (Certificado)• 6 Unidades (5 meses de curso)• 1 Professor e 8 Tutores• 200 Inscritos (Gratuito)• 34 Concluintes• 700+ Megabytes de Dados• 1.220.000 Triplas RDF (Ontologia)
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Cenário 01Avaliar a Qualidade das Interações dos Alunos no Ambiente de Aprendizagem
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Estudo de Caso 41
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Conclusão1. Criamos um processo para a recomendação pedagógica.2. Criamos cenários para guiar a Mineração dos Dados.3. Criamos uma ferramenta com processo de
recomendação, capaz de auxiliar professores e tutores na gestão de seus alunos.
4. Realizamos um estudo de caso (dados reais).5. Acreditarmos ter contribuído para a Informática na
Educação através da natureza multidisciplinar do trabalho.6. Apresentamos um artigo sobre o tema no DesafIE! (2012)
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59Conclusão
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Limitações e Trabalhos Futuros
1. Criação automática de cenários.2. Ampliação do escopo das recomendações.3. Aprimoramento do monitoramento de avaliação
de recomendações e resultados dos alunos.4. Submissão de artigo para Journal.
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60Trabalhos Futuros
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Ranilson Oscar Araújo Paiva [email protected]
61Referências
![Page 62: Ufal mmcc - nees - uma ferramenta de recomendação pedagógica baseada em mineração de dados educacionais](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062405/55727119d8b42a92608b4bda/html5/thumbnails/62.jpg)
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62Referências
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Ranilson Oscar Araújo Paiva [email protected]
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Agradecimentos
Uma pessoa nobre nunca se esquece, e é sempre grata, pelos favores que recebeu de outros.
Buddha
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64Agradecimentos
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