Learning analytics em exame de desempenho de alunos de uma instituição de ensino superior

Autores

DOI:

https://doi.org/10.35819/tear.v13.n1.a7196

Resumo

O Learning Analytics tornou-se uma ferramenta poderosa no aprimoramento dos processos de aprendizagem e ensino, pois por meio dessa análise é possível entender diversos problemas, tais como os altos índices de repetência e evasão escolar, ou até mesmo construir planos customizados para cada aluno. Este trabalho apresenta um estudo sobre o desempenho de alunos de um curso de graduação brasileiro em relação ao Enade, exame nacional que mede a qualidade do ensino superior, destacando fatores que podem ter influenciado sua performance. Um modelo de Regressão Linear foi desenvolvido para prever o desempenho dos alunos e também a nota do Conceito Enade em aplicações futuras. Resultados mostraram que a pandemia de COVID-19 pode ter influenciado a formação dos estudantes, fator destacado também pelo alto número de ausências no exame em 2021, o primeiro realizado durante o período pandêmico. Essas informações podem sinalizar pontos de atenção que devem ser levados em consideração frente aos alunos/disciplinas ao longo da graduação.

Palavras-chave: Learning Analytics. Data Analytics. Regressão Linear.

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Biografia do Autor

Romão Matheus Martines de Jesus, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - Campus Campinas

Bacharel em Engenharia de Computação pela UFSCAR. Estudante de Especialização em Ciência de Dados no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP)

Eliana Alves Moreira, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - Campus Campinas

Doutora em Ciência da Computação pela UNICAMP. Professora no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), Campus Campinas. 

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Publicado

2024-07-09

Como Citar

MARTINES DE JESUS, R. M.; ALVES MOREIRA, E. Learning analytics em exame de desempenho de alunos de uma instituição de ensino superior. #Tear: Revista de Educação, Ciência e Tecnologia, Canoas, v. 13, n. 1, 2024. DOI: 10.35819/tear.v13.n1.a7196. Disponível em: https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/tear/article/view/7196. Acesso em: 14 jul. 2024.