DESCOBERTA DE CONHECIMENTO ATRAVÉS DE MÉTODOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA SUPERVISIONADOS APLICADOS AO SIGAA/UFPI

Resumo

O presente trabalho exibe um processo de descoberta de conhecimento através de métodos de Aprendizagem de Máquina (AM) supervisionados aplicados ao ensino superior a distância, mais especificamente à base de dados do SIGAA/UFPI, cujos registros foram coletados a partir do segundo semestre de 2014. Neste processo de descoberta de conhecimento, procurou-se a identificação de perfis dos alunos do curso de Licenciatura em Computação na modalidade a distância, a partir de uma correlação entre o IRA (Índice de Rendimento Acadêmico) e os aspectos sociais de tais alunos. Foram utilizados três algoritmos de AM supervisionados com diferentes paradigmas: J48 (simbólico), Naive Bayes (estatístico) e IBK (baseado em exemplos). Os perfis descobertos podem auxiliar os gestores do sistema de educação a distância na tomada de decisões em relação a melhorias no processo de ensino-aprendizagem, já que através da mineração de dados tem-se uma ideia do desempenho do aluno, ao mostrar que a deficiência acadêmica possui correlações com aspectos sociais. A partir dessas informações é possível definir-se estratégias diferenciadas em relação a esses alunos, como um acompanhamento presencial por parte dos tutores nos polos de apoio do sistema de educação a distância