Avaliação do Impacto de Estratégias de Pré-processamento de Sequências de Eventos de Aprendizagem em Algoritmos de Mineração de Padrões Sequenciais - Silva, José Thiago Torres da; Silva, Júlio César Roque da; Endo, Patricia Takako; Dourado, Raphael A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2024)
Dados relativos a eventos de aprendizagem, quando contêm atributos temporais, permitem analisar a aprendizagem de fato como um processo ao longo do tempo utilizando, por exemplo, algoritmos de Mineração de Padrões Sequenciais (Sequential Pattern Mining - SPM). No entanto, são escassos na literatura atual trabalhos que avaliam o impacto de estratégias de pré-processamento destas sequências de eventos nos padrões identificados pelos algoritmos. Este estudo investiga o impacto de três estratégias de pré-processamento propostas na literatura nos padrões identificados pelo algoritmo PrefixSpan, utilizando uma base de dados real de cursos à distância oferecidos na plataforma Moodle. Os resultados foram analisados de forma quantitativa e qualitativa e sugerem que a estratégia “Coalescing Repeating Point Events into One” teve o maior impacto na remoção de ruídos, embora o uso conjunto das três estratégias contribuiu para melhorar a qualidade dos padrões detectados.