Sistema preditivo para redução da evasão em cursos de educação a distância: aplicação de mineração de dados no moodle
Creators: name: Ferreira Lisboa Oliveira, Darcius
name: Araújo Lima, Danielli
Publisher: name: figshare
Year: 2024
Subjects: classificationCode: 390404
subject: Educational counselling

description: A crescente popularidade da educação a distância (EaD) reflete a digitalização da sociedade e a busca pela flexibilidade de aprendizagem, mas enfrenta o desafio das altas taxas de evasão, o que prejudica a eficácia dos cursos e a reputação institucional. Este projeto de pesquisa, vinculado ao Programa de Mestrado Profissional em Educação Tecnológica do Instituto Federal do Triângulo Mineiro e integrante da linha de pesquisa Tecnologias da Informação e Comunicação (TICS), Inovação Tecnológica e Mudanças Educacionais, propõe um ambiente preditivo utilizando técnicas de mineração de dados aplicadas para reduzir taxas de evasão em cursos a distância. O objetivo geral é desenvolver um processo de identificação precoce de alunos em risco de abandono, permitindo uma intervenção individualizada. Os objetivos específicos incluem: identificar padrões comportamentais associados ao abandono, aplicar modelos preditivos para prever o abandono e implementar um sistema de intervenção automatizado no Moodle. Entre as perguntas que guiam o estudo destacam-se: Como a frequência de conclusão de atividades (quizzes, tarefas, submissões de trabalhos) no Moodle impacta a probabilidade de evasão de alunos em cursos EAD? Qual é a relação entre a participação ativa em fóruns de discussão e a retenção dos alunos em cursos EAD? De que forma o tempo de atividade dos alunos no Moodle (tempo de login, navegação e em atividades específicas) correlaciona-se com a probabilidade de evasão? Quais padrões comportamentais identificados através da mineração de dados no Moodle estão mais fortemente associados à evasão em cursos EAD? Além disso, dados sociodemográficos, como idade, quantidade de empregos, status de bolsista e qualidade de acesso à internet, também podem contribuir para a inferência dos fatores de evasão, proporcionando uma análise mais ampla e contextualizada. O referencial teórico baseia-se em Michael G. Moore e sua teoria da distância transacional, que enfatiza o papel do diálogo e da estrutura no ensino a distância; John S. Daniel, que desenvolveu estratégias para grandes universidades; George Siemens e Stephen Downs defenderam o conectivismo, enfatizando a aprendizagem; Ryan Baker propôs métodos para mineração de dados educacionais para análise preditiva. Este método utiliza uma abordagem quantitativa, através de análises estatísticas como correlação e variância de dados comportamentais coletados no Moodle para compreender os motivos da evasão. O produto educacional em desenvolvimento, “Moodle Evasão Monitor”, é um sistema integrado que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para prever o risco de evasão e sugerir intervenções, como alertas automatizados e recomendações de materiais de apoio, visando aumentar o engajamento e a retenção. A análise de dados comportamentais pode prever com precisão o risco de abandono escolar, permitindo intervenções mais eficazes. Estão previstos testes para validar o sistema em cursos selecionados, com ajustes contínuos com base nos resultados do monitoramento. Este trabalho está em fase inicial e tem como objetivo contribuir significativamente para a redução das taxas de evasão e proporcionar uma experiência educacional mais eficiente e satisfatória aos alunos em ambientes de aprendizagem remota.<br>