Identificação de gargalos em e-learning gamificados e indicação dos erros mais frequentes para viabilizar e priorizar melhorias - Hazin, Tarcísio H. M.; Leite, Dênis; Macêdo, Pedro H. R.; Pires, Daniel V.; Maciel, Alexandre M. A.; Valença, Mêuser J. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2019: Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2019)
Devido ao crescimento do e-learning e às recentes mudanças nas preferências e comportamento de aprendizagem dos estudantes, a comunidade científica tem proposto novas abordagens para apoiar a aplicação de estratégias de aprendizagem ativa e gamificação. Este trabalho apresenta uma solução para identificar 'gargalos' em cursos, com o propósito de reduzir o esforço de professores e alunos no processo de aprendizagem. A solução inclui mineração de dados e clusterização usando o Self-Organizing Map (SOM) para verificar as tarefas do curso com as maiores taxas de erro e, em seguida, agrupar seus erros por similaridade. Assim, foi possível priorizar intervenções nos pontos que mais dificultam o progresso dos estudantes. A abordagem foi aplicada com sucesso em um e-learning de automação industrial.