Learning Analytics Applied in Performance Exams for Higher Education Institution Students
DOI:
https://doi.org/10.35819/tear.v13.n1.a7196Abstract
Learning Analytics became a powerful tool that enhances the learning and teaching processes. By means of the analysis it is possible to understand problems such as high failure and dropout rates, or even build customized plans for each student. This study analyzes students’ performance at a specific Brazilian graduation program in order to understand which factors might impact the final student performance in Enade, a national exam that measures the quality of graduation programs in Brazil. A Linear Regression model was developed to predict students’ performance as well as the Enade Concept score. The results showed the COVID-19 pandemic influenced the students’ performance, highlighting the high absence rate at Enade’s 2021 exam application, the first one applied during the pandemic. That information can flag the attention points of the students’ development throughout the graduation program.
Keywords: Learning Analytics. Data Analytics. Linear Regression.
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