@article{Bastos Stoll_Cury_de Lira Tavares_Silva de Menezes_2019, place={Porto Alegre}, title={Análise de dados acadêmicos baseado em previsão, recomendação e visualização}, volume={17}, url={https://seer.ufrgs.br/index.php/renote/article/view/95794}, DOI={10.22456/1679-1916.95794}, abstractNote={<p>Apoio tecnológico para auxiliar professores no acompanhamento das necessidades de alunos torna-se uma perspectiva de melhoria no processo de aprendizagem. Nos ambientes virtuais, os registros das produções, atividades e interações dos alunos são coletados automaticamente, possibilitando a análise completa do aprendizado. Contudo, o volume de dados poderá ser muito grande. O objetivo deste trabalho é apresentar uma solução de análise de dados acadêmicos completa. Para validar o trabalho foi realizada a análise de um conjunto de dados públicos, realizando a importação, tratamento, geração de modelos preditivos, recomendações e painéis para professores. A abordagem proposta apresenta bons resultados preliminarmente.</p>}, number={1}, journal={Revista Novas Tecnologias na Educação}, author={Bastos Stoll, Bruno and Cury, Davidson and de Lira Tavares, Orivaldo and Silva de Menezes, Crediné}, year={2019}, month={jul.}, pages={286–295} }