Previsão de desempenho de alunos baseado em construtos de autorregulação da aprendizagem - Rodrigues, Rodrigo Lins; Ramos, Jorge L. C.; Silva, João C. Sedraz; Araújo, Thiago S.; Souza, Hugo V. L.; de Souza, Fernando da F.; Zambom, Erik de G.; Gomes, Alex S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE); 2017: Anais do XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na EducaçãoDO - 10.5753/cbie.sbie.2017.1207, 2017)
O presente artigo investiga a aplicabilidade do modelo de Regressão Logística para a previsão de desempenho de alunos, pertencentes de cursos de EAD, a partir das variáveis do instrumento de coleta OSLQ. Foi realizada uma pesquisa com 408 participantes de cursos na modalidade EAD. A coleta dos dados foi realizada através de uma abordagem híbrida entre questionário e variáveis de desempenho acadêmico extraídas da plataforma Moodle, com o objetivo de verificar se o instrumento era suficiente para prever o desempenho de alunos com taxas satisfatórias de acurácia. Como resultado, foi obtido um valor de acurácia de 85,3% de previsão correta, 84,8 de precisão e 92% de curva ROC. Estes resultados demonstraram que existe uma relação possível de ser modelada entre as habilidades de autorregulação da aprendizagem com o desempenho acadêmico dos alunos.