Qual Técnica de Learning Analytics Usar para Prever o Desempenho Acadêmico de Estudantes? Uma Análise Comparativa Experimental com Dados de MOOCs - Veiga, Welington; Machado, Marcelo de O. C.; Siqueira, Sean W. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2019: Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2019)
A previsão do desempenho acadêmico de estudantes é um dos principais tópicos de pesquisa em Learning Analytics, para o qual diferentes técnicas foram aplicadas. De modo a facilitar a escolha de uma técnica, este estudo apresenta uma análise comparativa entre técnicas de regressão e classificação, considerando diferentes cenários de aplicação. Foram utilizados dados do MITx/HarvardX contendo logs de atividades e participação de 15 turmas de 12 MOOCs. Os resultados obtidos, a partir das métricas de avaliação de performance, sugerem a escolha de Árvores de Decisão como técnica para criação de modelos para regressão e uma escolha entre Árvores de Decisão e Support Vector Machines para a criação de modelos de classificação.