Mineração de Dados Educacionais e Learning Analytics no contexto educacional brasileiro: um mapeamento sistemático

Autores

  • Aline de Campos Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Cristiano Galafassi Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Ederson Bastiani Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Fabio Josende Paz Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Raphael Leite Campos Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Leandro Krug Wives Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Silvio Cesar Cazella Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA)
  • Eliseo Berni Reategui Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
  • Dante Augusto Couto Barone Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

DOI:

https://doi.org/10.22456/1982-1654.102618

Palavras-chave:

mapeamento sistemático, mineração de dados educacionais, learning analytics

Resumo

A partir de um mapeamento sistemático buscou-se verificar as contribuições de Learning Analytics e Mineração de Dados Educacionais no contexto educacional brasileiro. Optou-se por fontes de busca em três revistas na área de Informática na Educação e Anais de dois eventos de relevância nacional onde foram verificados 136 artigos entre janeiro de 2008 e março de 2020. Após a aplicação dos critérios de exclusão e de qualidade foram selecionados 71 artigos. Os resultados apresentam a maior ocorrência de projetos com finalidade de analisar desempenho acadêmico e prevenção de evasão escolar, embora nos últimos anos os assuntos estejam apresentando diversificação temática. Grande parte são voltados ao Ensino Superior e na modalidade de Educação a Distância. Há variedade de tecnologias e recursos utilizados no desenvolvimento de soluções em LA ressaltando o uso de Linguagem R, MySQL e a ferramenta Weka.

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Biografia do Autor

Aline de Campos, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutoranda no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Mestre pelo Programa de Pós-graduação em Comunicação e Informação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul na linha de pesquisa de Informação, Tecnologia e Práticas Sociais. Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo. Professora Adjunta na Escola de Tecnologia da Faculdade Senac Porto Alegre no Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Curso Superior de Tecnologia em Sistemas para Internet e no Curso de Especialização em Desenvolvimento de Aplicações para Dispositivos Móveis. Coordenadora de projetos de Pesquisa e Inovação pelo Programa Senac Inovação. Professora no Curso de Especialização em Comunicação Digital na Universidade de Caxias do Sul. Foi coordenadora do Curso Superior de Tecnologia em Sistemas para Internet na Faculdade Senac Porto Alegre. Atuou como professora substituta no Departamento de Informática Aplicada da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e como Analista de Sistemas Web na Divisão de Sistemas de Informação do Centro de Processamento de Dados da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Também atuou como professora substituta em cursos técnicos no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul.

Cristiano Galafassi, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutorando no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul UFRGS. Professor Assistente na Universidade Federal do Pampa, Campus Itaqui.

Ederson Bastiani, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutorando no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS. Professor no Instituto Federal Farroupilha – Campus Panambi.

Fabio Josende Paz, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutoranda no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS. Vice-reitor e Professor na URCAMP.

Raphael Leite Campos, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Doutorando no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS, Brasil. Professor Auxiliar na Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

Leandro Krug Wives, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Professor Associado no Instituto de Informática e dos cursos de Pós-Graduação em Computação (PPGC) e em Informática na Educação (PPGIE) na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Diretor do Centro Interdisciplinar de Novas Tecnologias na Educação (UFRGS).

Silvio Cesar Cazella, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA)

Professor efetivo nos Programas de Pós-Graduação na Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA) e colaborador do Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

Eliseo Berni Reategui, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Professor da Faculdade de Educação e no Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

Dante Augusto Couto Barone, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)

Professor titular do Instituto de Informática e dos cursos de Pós-Graduação em Computação (PPGC) e em Informática na Educação (PPGIE) na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

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V. 23, n. 3 (2020) - Recursos Didáticos, Tutores Inteligentes, Avaliação

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Publicado

2020-12-30

Como Citar

CAMPOS, A. de; GALAFASSI, C.; BASTIANI, E.; JOSENDE PAZ, F.; LEITE CAMPOS, R.; KRUG WIVES, L.; CESAR CAZELLA, S.; BERNI REATEGUI, E.; AUGUSTO COUTO BARONE, D. Mineração de Dados Educacionais e Learning Analytics no contexto educacional brasileiro: um mapeamento sistemático. Informática na educação: teoria & prática, Porto Alegre, v. 23, n. 3 Set/Dez, 2020. DOI: 10.22456/1982-1654.102618. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/InfEducTeoriaPratica/article/view/102618. Acesso em: 29 abr. 2025.

Edição

v. 23 n. 3 Set/Dez (2020): Recursos Didáticos, Tutores Inteligentes, Avaliação

Seção

Artigos

Licença

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Recebido 2020-05-01
Aceito 2020-12-22
Publicado 2020-12-30