Learning Analytics para Moodle em uma arquitetura na nuvem: uma solução escalável para predição de risco acadêmico

  • Cristian Cechinel UFSC / UFPel / CESAR School
  • Emanuel Marques Queiroga IFSul
  • Tiago Thompsen Primo IFSul
  • Vinicius Faria Culmant Ramos UFSC
  • Roberto Muñoz Universidad de Valparaíso
  • Matheus Machado UFSC
  • Mayara Stein UFSC
  • Juary Rocha UFPel
  • Thomas Michels Rodrigues FURB
  • Henrique Lemos dos Santos UFPel
  • Giovani Maia Portelinha UFPel / IFSul
  • Rafael Targino UFSC
  • Valter Melgarejo UFSC
  • Juliano Almeida UFSC

Resumo

Este trabalho discute a implementação e aprimoramento de uma solução de Learning Analytics destinada à identificação de padrões de comportamento de estudantes em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) e à criação de modelos preditivos para evasão e reprovação. A estratégia proposta engloba a instalação de um plugin no servidor Moodle da instituição, responsável pela coleta de informações relativas às interações dos estudantes no AVA. Estes dados são posteriormente processados em uma plataforma na nuvem e apresentados aos usuários através de um dashboard interativo. O principal objetivo desta solução é fornecer insights valiosos a educadores e administradores, possibilitando a detecção precoce de tendências de evasão ou reprovação e a tomada de medidas proativas para aprimorar os desempenhos acadêmicos.

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Publicado
2023-11-06
Como Citar
CECHINEL, Cristian et al. Learning Analytics para Moodle em uma arquitetura na nuvem: uma solução escalável para predição de risco acadêmico. Anais do Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil (WAPLA), [S.l.], p. 128-137, nov. 2023. ISSN 0000-0000. Disponível em: <https://sol.sbc.org.br/index.php/wapla/article/view/26136>. Acesso em: 18 maio 2024. doi: https://doi.org/10.5753/wapla.2023.236214.