Mineração de Dados Educacionais
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Este documento apresenta as aplicações e desafios da mineração de dados educacionais. Ele descreve como a mineração de dados pode ser usada para identificar grupos de alunos, prever desempenho ou evasão, relacionar conteúdos com baixo desempenho, e identificar intervenções de tutores que melhorem os resultados. O documento também lista desafios como a diversidade de sistemas educacionais, privacidade de dados, armazenamento, e diversidade de contextos educacionais.
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Apresentação do pré-projecto Doutoramento
Este documento descreve um projeto de doutoramento sobre o uso do e-learning na formação contínua de professores. O objetivo é identificar as potencialidades do e-learning, analisar as percepções dos professores sobre formação a distância, e elaborar diretrizes para cursos de formação de professores em regime de e-learning. A metodologia inclui inquéritos, entrevistas e um curso piloto em e-learning para recolher dados e desenvolver diretrizes.
Qualificação do mestrado
Este documento apresenta o projeto de dissertação de mestrado de Adriana Vazzoler-Mendonça, orientada pela Profa. Dra. Carina Alexandra Rondini. O objetivo geral é caracterizar os estudantes universitários medalhistas de olimpíadas científicas ingressantes pelo Programa Vagas Olímpicas da Unicamp e suas necessidades educacionais. Serão realizadas entrevistas e aplicados questionários com os estudantes, coordenadores e professores para mapear indicadores de alto desempenho/superdotação e necessidades educacionais.
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- Foi analisado o uso de ferramentas de avaliação em um AVA do Instituto Federal do Rio Grande do Norte, com mais de 48.000 registros.
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- 4. Desafios da Mineração de Dados Educacionais Diversidade dos sistemas utilizados no mercado Segurança e privacidade dos dados Armazenamento e migração de dados Registro de dados Diversos meios de comunicação com os alunos Cultura de digitalização de dados Perfil de quem provê e utiliza as informações Diversidades dos contextos / modelos educacionais (massificação vs. qualidade dos modelos)
- 5. Rodrigo de Moraes Data Scientist rodrigomorae@gmail.com