Framework para predições e recomendações em dados acadêmicos

Autores

  • Bruno Bastos Stoll Departamento de Informática – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Davidson Cury Departamento de Informática – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Crediné Silva de Menezes Programa de Pós-Graduação em Educação – Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

DOI:

https://doi.org/10.22456/1679-1916.89244

Palavras-chave:

Framework, predição, recomendação

Resumo

In virtual environments, records of student productions, activities, and interactions are collected automatically, enabling analysis of development and learning. With this, it is possible to identify patterns of how students learn. Therefore, favoring the appropriate basis for the appropriate recommendations. The goal is to present a framework for generating messages of recommendations based on predictive systems in an innovative way. To validate the work was performed the analysis of a public data set.

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Publicado

2018-12-28

Como Citar

BASTOS STOLL, B.; CURY, D.; SILVA DE MENEZES, C. Framework para predições e recomendações em dados acadêmicos. RENOTE, Porto Alegre, v. 16, n. 2, p. 413–422, 2018. DOI: 10.22456/1679-1916.89244. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/89244. Acesso em: 27 jan. 2023.

Edição

Seção

Software livre na educação