Integrando Sistemas de Recomendação com Mineração de Dados Educacionais e Learning Analytics: Uma revisão sistemática da Literatura

Autores

  • Fábio Josende Paz PGIE - UFRGS e URCAMP
  • Silvio César Cazella PGIE - UFRGS e UFCSPA

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.85925

Palavras-chave:

Revisão sistemática, Sistema de Recomendação Educacional, Gestão Educacional.

Resumo

Apesar de modelos de previsão de desempenho educacional ser um assunto novo, está crescendo o interesse de profissionais da área em sua utilização. Este artigo objetiva apresentar uma revisão sistemática da literatura para identificar publicações científicas sobre Sistemas de Recomendação com Learning Analytics (LA) e Mineração de Dados Educacionais (MDE) a fim de obter uma visão do estado da arte. A revisão foi realizada utilizando as bases do Portal de Periódicos da Capes o qual possui mais de 38 mil publicações, foram encontrados 251 estudos internacionais para a revisão, sendo 7 estudos incluídos para uma análise aprofundada. Entre seus principais resultados destaca-se a apresentação de indicadores gerados por LA e MDE apresentados através de Dashboards que auxiliam no processo de ensino e aprendizagem, também que não foram encontrados sistemas de recomendações para coordenadores de cursos e gestores de instituições. Em síntese, é possível que este mapeamento permita aos pesquisadores ter um panorama sobre o tema objeto de estudo e que o mesmo aponta tendências de pesquisa que poderão ser foco de futuras investigações.

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Publicado

2018-07-21

Como Citar

JOSENDE PAZ, Fábio; CÉSAR CAZELLA, Silvio. Integrando Sistemas de Recomendação com Mineração de Dados Educacionais e Learning Analytics: Uma revisão sistemática da Literatura. RENOTE, Porto Alegre, v. 16, n. 1, 2018. DOI: 10.22456/1679-1916.85925. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/85925. Acesso em: 11 jul. 2025.

Edição

v. 16 n. 1 (2018): Edição Regular - Julho de 2018

Seção

Mineração de dados

Licença

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