Mineração de Dados e Análise de Rede Social para Identificar Tendências de Participação em Aulas Presenciais
Resumo
Este trabalho apresenta uma proposta de classificação em papéis para os participantes de uma dinâmica em sala de aula, segundo a Teoria dos Grupos Operativos de Pichon-Rivière. O algoritmo Naïve-Bayes foi capaz de classificar os alunos em papéis utilizando dados gerados pela Análise da Rede Social, construída a partir das trocas de mensagens via bate-papo. As dinâmicas ocorreram durante um ano letivo completo numa turma de Ensino Médio de uma escola pública no Rio de Janeiro. Este trabalho pôde auxiliar o professor e a equipe pedagógica do colégio a reconhecer o potencial dos alunos que desempenharam papéis que não estavam tão claros antes da experiência.
Palavras-chave:
Mineração de Dados, Análise de Rede Social, Participação em Aulas Presenciais
Referências
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Publicado
30/10/2017
Como Citar
SILVA, Viviane Soares Rodrigues; DE CASTRO, Robson Costa; DUBOC, Ana Luisa de Cerqueira Leite; DA MOTTA, Claudia Lage Rebello.
Mineração de Dados e Análise de Rede Social para Identificar Tendências de Participação em Aulas Presenciais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 28. , 2017, Recife/PE.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2017
.
p. 1467-1476.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.1467.
