Mapeamento Sistem´ atico de Modelos de Redes para Processamento de Dados Educacionais Avaliativos
DOI:
https://doi.org/10.22456/1679-1916.153551Keywords:
Avaliação educacional, Mineração de Dados Educacionais, Redes Neurais, Modelos de Rede, Análise de Dados EducacionaisAbstract
Avanços tecnológicos geram grande volume de dados educacionais, exigindo métodos eficientes de análise, como a Mineração de Dados Educacionais (EDM). Este estudo mapeia o uso de modelos de rede, como redes neurais baseadas em grafos (GNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs), aplicados a dados educacionais avaliativos, comumente utilizados na predição de desempenho, identificação de risco de evasão, rastreamento de conhecimento e recomendação de conteúdos em MOOCs e cursos on-line. Com arquiteturas modernas, incluindo Transformers e aprendizado federado, esses modelos enfrentam desafios como a escassez de dados, questões de privacidade e a necessidade de ambientes de aprendizagem mais adaptativos e personalizados. Entretanto, o mapeamento revelou uma lacuna crítica: nenhum dos estudos analisados abordou os níveis de ensino fundamental ou médio, havendo forte concentração de pesquisas na China. Esse resultado evidencia a falta de diversidade tanto nos níveis educacionais investigados quanto na representatividade geográfica das pesquisas.
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