Classificação de Interações com Indicadores de Engajamento dos Estudantes no Aprendizado Online - Pereira, Aluisio José; Gomes, Alex Sandro; Primo, Tiago Thompsen (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2024: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/sbie.2024.242141, 2024)
Este estudo aborda a dificuldade de analisar indicadores do engajamento dos estudantes em atividades de ensino-aprendizagem online. Foi analisado o desempenho de diferentes algoritmos de Aprendizagem de Máquina (AM), combinados com estratégias de comitês de classificadores heterogêneos e homogêneos, para identificar as abordagens mais eficazes na previsão dos níveis de interação dos estudantes. Os resultados indicam que o comitê Boosting com os algoritmos Máquina de Vetor de Suporte (MVS) e Árvore de Decisão (AD) apresentaram melhor desempenho. Esta estratégia de AM pode ajudar a identificar indicadores do engajamento em atividades do aprendizado online. Neste sentido, as combinações dos classificadores foram aplicadas para análise e apresentação dos indicadores de interação para apoiar tutores humanos na promoção do engajamento estudantil.