Explainable Predictive Models in Learning Analytics: A Proposal for Identifying Performance Patterns at UNIVESP
Resumo
Este artigo propõe um modelo explicável de Learning Analytics (LA) para identificar padrões de desempenho e riscos de evasão na UNIVESP. A abordagem integra logs do Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) e dados textuais de redes sociais, processados via Inteligência Artificial Explicável (XAI). Para uma instituição com mais de 90.000 alunos, o modelo incorpora variáveis sociais em estrita conformidade com a LGPD. Ao utilizar Gradient Boosting e valores SHAP, supera-se o trade-off entre precisão e interpretabilidade, mitigando a aversão algorítmica. Isso garante predições pedagogicamente acionáveis, fomentando intervenções personalizadas na gestão da educação a distância em larga escala.
Palavras-chave:
Aprendizado Analítico, Inteligência Artificial Explicável (XAI), Modelos Preditivos, Educação a distância inclusiva, Engajamento Estudantil
Referências
Adadi, A. and Berrada, M. (2018) “Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)”, IEEE Access, v. 6, p. 52138-52160. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2870052
Alegre, P. and Pinheiro, P. (2019) “Uma análise sobre a utilização de dados coletados nas redes sociais online para a pesquisa acadêmica”, Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação.
Baker, R. S. and Inventado, P. S. (2016) “Educational Data Mining and Learning Analytics”, In: Emergence and Innovation in Digital Learning, Athabasca University Press, p. 83-98. DOI: 10.1007/978-1-4614-3305-7_4.
Bean, J. P. and Metzner, B. S. (1985) “A Conceptual Model of Nontraditional Undergraduate Student Attrition”, Review of Educational Research, v. 55, n. 4, p. 485-540. DOI: 10.2307/1170245.
Bobó, M., Campos, F., Ströele, V., Braga, R. and David, J. M. N. (2019) “Análise de Sentimento na Educação: Um Mapeamento Sistemático da Literatura”, In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), SBC, p. 249-258. DOI: 10.5753/cbie.sbie.2019.249.
Deterding, S. et al. (2011) “From game design elements to gamefulness: defining gamification”, In: Proceedings of the 15th MindTrek Conference, ACM, p. 9-15. DOI: 10.1145/2181037.2181040.
Dietvorst, B. J., Simmons, J. P. and Massey, C. (2015) “Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err”, Journal of Experimental Psychology: General, v. 144, n. 1, p. 114-126. DOI: 10.2139/ssrn.2466040.
Garrison, D. R., Anderson, T. and Archer, W. (2000) “Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education”, The Internet and Higher Education, v. 2, n. 2-3, p. 87-105. DOI: 10.1016/s1096-7516(00)00016-6.
Hrastinski, S. (2009) “A theory of online learning as online presence”, Computers & Education, v. 52, n. 1, p. 78-82.
Mantoan, M. T. E. (2003) “Inclusão escolar: o que é? por quê? como fazer?”, São Paulo: Moderna.
Moore, M. G. (2013) “The theory of transactional distance”, In: Handbook of distance education, Edited by M. G. Moore, 3. ed., New York: Routledge, p. 66-85. DOI: 10.4324/9780203803738.ch5.
Moran, J. M. (2015) “Mudando a educação com metodologias ativas”, In: Convergências Midiáticas, Educação e Cidadania, Edited by C. A. Souza and S. T. Morales, Ponta Grossa: FUEPG.
Moreira, J. A. and Schlemmer, E. (2020) “Por um novo conceito e paradigma de educação digital onlife”, Revista UFG, Goiânia, v. 20, n. 26, p. 1-20. DOI: 10.5216/revufg.v20.63438.
Oliveira, E. A., Placca, J. A. and Conti, T. C. B. (2025) “Acessibilidade no ensino a distância: experiências e práticas inclusivas na UNIVESP”, ESUD/CIESUD. [link]
Pischetola, M. and Riedner, D. D. T. (2021) “A inovação das práticas pedagógicas com uso de tecnologias digitais no ensino superior”, ETD - Educação Temática Digital, v. 23, n. 1, p. 210-228. DOI: 10.20396/etd.v23i1.8655732.
Romero, C. and Ventura, S. (2020) “Educational data mining and learning analytics: An updated survey”, WIRES Data Mining and Knowledge Discovery, v. 10, n. 3, e1355. DOI: 10.1002/widm.1355.
Rout, D. et al. (2025) “Inspecting the Paradigm of Artificial Intelligence in Sentiment Analysis of Learners’ Pursuance in Higher Education: A Review”, p. 326-343. DOI: 10.2991/978-94-6463-950-6_22.
Rovai, A. P. (2003) “In search of higher persistence rates in distance education online programs”, The Internet and Higher Education, v. 6, n. 1, p. 1-16. DOI: 10.1016/s1096-7516(02)00158-6.
Siemens, G. and Baker, R. S. (2012) “Learning analytics and educational data mining”, In: Proceedings of the 2nd LAK, ACM, p. 252-254.
Tinto, V. (1993) “Building community”, Liberal Education, v. 79, n. 4, p. 16-21.
Alegre, P. and Pinheiro, P. (2019) “Uma análise sobre a utilização de dados coletados nas redes sociais online para a pesquisa acadêmica”, Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação.
Baker, R. S. and Inventado, P. S. (2016) “Educational Data Mining and Learning Analytics”, In: Emergence and Innovation in Digital Learning, Athabasca University Press, p. 83-98. DOI: 10.1007/978-1-4614-3305-7_4.
Bean, J. P. and Metzner, B. S. (1985) “A Conceptual Model of Nontraditional Undergraduate Student Attrition”, Review of Educational Research, v. 55, n. 4, p. 485-540. DOI: 10.2307/1170245.
Bobó, M., Campos, F., Ströele, V., Braga, R. and David, J. M. N. (2019) “Análise de Sentimento na Educação: Um Mapeamento Sistemático da Literatura”, In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), SBC, p. 249-258. DOI: 10.5753/cbie.sbie.2019.249.
Deterding, S. et al. (2011) “From game design elements to gamefulness: defining gamification”, In: Proceedings of the 15th MindTrek Conference, ACM, p. 9-15. DOI: 10.1145/2181037.2181040.
Dietvorst, B. J., Simmons, J. P. and Massey, C. (2015) “Algorithm aversion: People erroneously avoid algorithms after seeing them err”, Journal of Experimental Psychology: General, v. 144, n. 1, p. 114-126. DOI: 10.2139/ssrn.2466040.
Garrison, D. R., Anderson, T. and Archer, W. (2000) “Critical inquiry in a text-based environment: Computer conferencing in higher education”, The Internet and Higher Education, v. 2, n. 2-3, p. 87-105. DOI: 10.1016/s1096-7516(00)00016-6.
Hrastinski, S. (2009) “A theory of online learning as online presence”, Computers & Education, v. 52, n. 1, p. 78-82.
Mantoan, M. T. E. (2003) “Inclusão escolar: o que é? por quê? como fazer?”, São Paulo: Moderna.
Moore, M. G. (2013) “The theory of transactional distance”, In: Handbook of distance education, Edited by M. G. Moore, 3. ed., New York: Routledge, p. 66-85. DOI: 10.4324/9780203803738.ch5.
Moran, J. M. (2015) “Mudando a educação com metodologias ativas”, In: Convergências Midiáticas, Educação e Cidadania, Edited by C. A. Souza and S. T. Morales, Ponta Grossa: FUEPG.
Moreira, J. A. and Schlemmer, E. (2020) “Por um novo conceito e paradigma de educação digital onlife”, Revista UFG, Goiânia, v. 20, n. 26, p. 1-20. DOI: 10.5216/revufg.v20.63438.
Oliveira, E. A., Placca, J. A. and Conti, T. C. B. (2025) “Acessibilidade no ensino a distância: experiências e práticas inclusivas na UNIVESP”, ESUD/CIESUD. [link]
Pischetola, M. and Riedner, D. D. T. (2021) “A inovação das práticas pedagógicas com uso de tecnologias digitais no ensino superior”, ETD - Educação Temática Digital, v. 23, n. 1, p. 210-228. DOI: 10.20396/etd.v23i1.8655732.
Romero, C. and Ventura, S. (2020) “Educational data mining and learning analytics: An updated survey”, WIRES Data Mining and Knowledge Discovery, v. 10, n. 3, e1355. DOI: 10.1002/widm.1355.
Rout, D. et al. (2025) “Inspecting the Paradigm of Artificial Intelligence in Sentiment Analysis of Learners’ Pursuance in Higher Education: A Review”, p. 326-343. DOI: 10.2991/978-94-6463-950-6_22.
Rovai, A. P. (2003) “In search of higher persistence rates in distance education online programs”, The Internet and Higher Education, v. 6, n. 1, p. 1-16. DOI: 10.1016/s1096-7516(02)00158-6.
Siemens, G. and Baker, R. S. (2012) “Learning analytics and educational data mining”, In: Proceedings of the 2nd LAK, ACM, p. 252-254.
Tinto, V. (1993) “Building community”, Liberal Education, v. 79, n. 4, p. 16-21.
Publicado
13/10/2026
Como Citar
FALEIROS, Rafael Amorim; PLACCA, José Avelino.
Explainable Predictive Models in Learning Analytics: A Proposal for Identifying Performance Patterns at UNIVESP. In: ARTIGOS DE PESQUISA - CONFERÊNCIA LATINO-AMERICANA DA TECNOLOGIAS DE APRENDIZAGEM (LACLO), 21. , 2026, Rio de Janeiro/RJ.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 81-88.
