Armazém de Dados comoSuporte a Ações de Melhoria em Cursos com Presença           Online   Aluno:        Henrique Chevreux...
Ensino – cenário tradicional                               2
Ensino – com presença online                               3
Dados – cenário tradicional• Dados obtidos em sala de aula são:  ° imprecisos; limitados; a posteriori• Carência de dados ...
Dados – com presença online• Suporte online oferece dados:  ° concretos; coletados automaticamente;    24x7; a priori• Par...
Desafio específico• DCC001 - Programação de Computadores:  ° uso intensivo do Moodle + 300 alunos  ° = muita fonte de dado...
Objetivos• Descobrir rapidamente:   ° quem acessa o material antes das aulas?   ° se um aluno está prestes a abandonar a  ...
Teorias subjacentes (BI e DW)• BI: dados do negócio para melhorar o  próprio negócio• DW: foco em facilidade, eficiência e...
Avanços do projeto• Fases de implementação do modelo de consulta e análise de resultados                                  ...
Fonte de Dados• Registros do MinhaUFMG – Moodle• Exportação do curso DCC001 2011.1 – LCC• Fase ETL para preencher as dimen...
Ferramenta escolhida (Pentaho)• Livre, referente, grande comunidade                                        11
Modelo Dimensional (tabela fatos)• Modelo Dimensional simplificado de resultados de avaliação                             ...
Modelo Dimensional (dimensões)                                 13
Próximos Passos• Refino do modelo de consulta• Análise dos resultados• Fases intercaladas  ° Análise de resultados prelimi...
Dúvidas/Perguntas/Comentários(obrigado e até a apresentação final ;)                                          15
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  1. 1. Armazém de Dados comoSuporte a Ações de Melhoria em Cursos com Presença Online Aluno: Henrique Chevreux Oliveira Coelho Dias Orientador: Osvaldo Sérgio Farhat de Carvalho Co-orientador: Edré Quintão Moreira UFMG :: ICEx :: DCC – Projeto Orientado em Computação I
  2. 2. Ensino – cenário tradicional 2
  3. 3. Ensino – com presença online 3
  4. 4. Dados – cenário tradicional• Dados obtidos em sala de aula são: ° imprecisos; limitados; a posteriori• Carência de dados objetivos é suprida por convivência com alunos (enviesada)• Inviabilizada quando número de alunos cresce muito 4
  5. 5. Dados – com presença online• Suporte online oferece dados: ° concretos; coletados automaticamente; 24x7; a priori• Para atender particularidades, é preciso: ° identificar padrões de comportamento ° agir rápido 5
  6. 6. Desafio específico• DCC001 - Programação de Computadores: ° uso intensivo do Moodle + 300 alunos ° = muita fonte de dados!• Além de cliques, dados provém de cadastro do aluno, notas em avaliações, etc.• Como esses dados podem ser usados para melhorar o curso? 6
  7. 7. Objetivos• Descobrir rapidamente: ° quem acessa o material antes das aulas? ° se um aluno está prestes a abandonar a disciplina? ° questões mais discriminativas (TRI)? ° prováveis coladores? ° etc.!!!• “Separar e combinar” os dados de forma flexível e eficiente 7
  8. 8. Teorias subjacentes (BI e DW)• BI: dados do negócio para melhorar o próprio negócio• DW: foco em facilidade, eficiência em consultas, tomada de decisões, flexibilidade• Foco estratégico X foco tático/operacional• 8
  9. 9. Avanços do projeto• Fases de implementação do modelo de consulta e análise de resultados 9
  10. 10. Fonte de Dados• Registros do MinhaUFMG – Moodle• Exportação do curso DCC001 2011.1 – LCC• Fase ETL para preencher as dimensões e tabelas de fatos do DW 10
  11. 11. Ferramenta escolhida (Pentaho)• Livre, referente, grande comunidade 11
  12. 12. Modelo Dimensional (tabela fatos)• Modelo Dimensional simplificado de resultados de avaliação 12
  13. 13. Modelo Dimensional (dimensões) 13
  14. 14. Próximos Passos• Refino do modelo de consulta• Análise dos resultados• Fases intercaladas ° Análise de resultados preliminares direcionam melhoras do modelo de consulta 14
  15. 15. Dúvidas/Perguntas/Comentários(obrigado e até a apresentação final ;) 15

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