Banca de QUALIFICAÇÃO: MARCO ALVES OTAVIANO BOTELHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MARCO ALVES OTAVIANO BOTELHO
DATA : 21/06/2024
HORA: 14:00
LOCAL: videochamada: https://meet.google.com/zkj-jstb-opk
TÍTULO:

Análise de Dados da Plataforma Moodle dos Cursos EAD da UFSJ

PALAVRAS-CHAVES:

Análise de dados, Aprendizado de Máquina, Deep Learning, Educação a Distância, Moodle.

PÁGINAS: null
RESUMO:

Nos últimos anos, a análise de dados vem se tornando fundamental para as organizações tomarem decisões e conhecerem melhor os fatores internos e externos às empresas. Para isso, técnicas estatísticas e/ou computacionais são utilizadas para a extração de conhecimento dos dados disponíveis. No ambiente escolar, a utilização da análise de dados faz-se necessária para conhecer o perfil de seus alunos, possibilitar a predição de evasão ou conclusão do curso baseado no histórico de atividades dos discentes, entre outras coisas. Diante disso, o presente estudo tem como objetivo estudar técnicas de Análise de Dados, Aprendizado de Máquina e Deep Learning que possam contribuir para uma melhor gestão dos cursos que utilizam a plataforma Moodle. Diversos modelos e técnicas serão utilizados e comparados, como regressão linear, análise de correlação, árvores de decisão, floresta aleatória e redes neurais serão empregadas no estudo. O processo de análise seguirá algumas etapas essenciais, sendo elas: definição do problema, coleta de dados, preparação / limpeza, exploração / visualização, modelagem preditiva e validação do modelo. Os dados analisados são provenientes das plataformas Moodle dos cursos de Educação a Distância da Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ) entre os anos 2013 e 2023. Ao final, espera-se criar um modelo de predição de evasão escolar a partir desses dados.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1691035 - MATHEUS CARVALHO VIANA
Interno - 1870884 - JOAO PEDRO HALLACK SANSAO
Externa ao Programa - 3367424 - REJANE CORREA DA ROCHA