Mineração de dados educacionais aplicada a performance de estudantes: uma revisão sistemática da literatura

Autores

  • Messias Rafael Batista PPGEC - Universidade de Pernambuco
  • Roberta Andrade de Araújo Fagundes PPGEC - Universidade de Pernambuco

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.134355

Palavras-chave:

mineração de dados educacionais, machine learning, performance de estudantes

Resumo

Tomada de decisão orientada a dados é parte dos processos institucionais contemporâneos, o campo educacional, influenciado por este contexto, utiliza-se do educational data mining para ampliar sua capacidade de criar soluções e extrair informações existentes em grandes volumes de dados. Utilizando-se das técnicas de Revisão Sistemática da Literatura, buscou-se compreender no período de 2010 a 2022 a produção científica que analisou a performance de estudantes em concursos educacionais fazendo uso de educational data mining e técnicas machine learning. Esta pesquisa resultou em um conjunto de dados que demonstram as principais técnicas e problemas resolvidos com tecnologia.

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Publicado

2023-07-31

Como Citar

BATISTA, M. R.; FAGUNDES, R. A. de A. Mineração de dados educacionais aplicada a performance de estudantes: uma revisão sistemática da literatura. Revista Novas Tecnologias na Educação, Porto Alegre, v. 21, n. 1, p. 271–280, 2023. DOI: 10.22456/1679-1916.134355. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/134355. Acesso em: 3 dez. 2023.

Edição

v. 21 n. 1 (2023): v. 21 n. 1 (2023): Edição Regular - Julho de 2023

Seção

Mineração de dados educacionais

Licença

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