Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos
Evaluation is an important tool to correct failures and promote successes in learning processes. It is one of the pillars of education, along with the curriculum and the teaching and learning process. With the pandemic of COVID-19, the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN) has adopted...
Na minha lista:
Autor principal: | |
---|---|
Outros Autores: | |
Formato: | doctoralThesis |
Idioma: | pt_BR |
Publicado em: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
|
Assuntos: | |
Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/51948 |
Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
id |
ri-123456789-51948 |
---|---|
record_format |
dspace |
institution |
Repositório Institucional |
collection |
RI - UFRN |
language |
pt_BR |
topic |
Learning analytics Ciência de dados em grafos Grafos Avaliação online Machine learning eXplainable artificial intelligence CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
spellingShingle |
Learning analytics Ciência de dados em grafos Grafos Avaliação online Machine learning eXplainable artificial intelligence CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Melo, Elvis Medeiros de Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
description |
Evaluation is an important tool to correct failures and promote successes in learning
processes. It is one of the pillars of education, along with the curriculum and the teaching
and learning process. With the pandemic of COVID-19, the Federal University of Rio
Grande do Norte (UFRN) has adopted the Multiprova platform to support online assessment. With the computerization of assessment processes comes the need to use Learning
Analytics (LA) and graph data science techniques to understand student behavior and
identify student profiles from online assessment resolution records. When analyzing the
literature, there is a need to transform interpretable models into education. For this, data
visualization techniques and eXplainable Artificial Intelligence (XAI) need to be considered. The proposed hypothesis is that it is possible to use this data to gain insights into
the learning process and student profiles using LA techniques such as graph modeling
and Machine Learning (ML). To this end, the theoretical framework is presented about
the topics that make up the object of study, such as graphs, LA, and online evaluations.
Among the results, a systematic literature review pointed to 40 papers involving LA and
online assessments, but no papers used graph metrics with LA techniques such as ML to
analyze student performance. In addition, two case studies were modeled according to
the proposed graph data science oriented methodology, with about 78.75% of the graph
features explaining the ML models used. We see the importance of using graph features
in LA techniques in identifying insights about student learning considering their journey
in online evaluation, as well as using graph metrics and XAI for the interpretation of the results. |
author2 |
Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da |
author_facet |
Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da Melo, Elvis Medeiros de |
format |
doctoralThesis |
author |
Melo, Elvis Medeiros de |
author_sort |
Melo, Elvis Medeiros de |
title |
Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
title_short |
Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
title_full |
Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
title_fullStr |
Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
title_full_unstemmed |
Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
title_sort |
learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos |
publisher |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
publishDate |
2023 |
url |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/51948 |
work_keys_str_mv |
AT meloelvismedeirosde learninganalyticseavaliacoesonlineumametodologiaorientadaacienciadedadosemgrafos |
_version_ |
1773960043323981824 |
spelling |
ri-123456789-519482023-03-24T19:03:00Z Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos Melo, Elvis Medeiros de Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da http://lattes.cnpq.br/3022328816415300 https://orcid.org/0000-0002-0116-6489 http://lattes.cnpq.br/3608440944832201 Ramalho, Betânia Leite http://lattes.cnpq.br/1326690619078211 Costa, Daniel Gouveia Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de Ferreira Filho, Raymundo Carlos Machado Learning analytics Ciência de dados em grafos Grafos Avaliação online Machine learning eXplainable artificial intelligence CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Evaluation is an important tool to correct failures and promote successes in learning processes. It is one of the pillars of education, along with the curriculum and the teaching and learning process. With the pandemic of COVID-19, the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN) has adopted the Multiprova platform to support online assessment. With the computerization of assessment processes comes the need to use Learning Analytics (LA) and graph data science techniques to understand student behavior and identify student profiles from online assessment resolution records. When analyzing the literature, there is a need to transform interpretable models into education. For this, data visualization techniques and eXplainable Artificial Intelligence (XAI) need to be considered. The proposed hypothesis is that it is possible to use this data to gain insights into the learning process and student profiles using LA techniques such as graph modeling and Machine Learning (ML). To this end, the theoretical framework is presented about the topics that make up the object of study, such as graphs, LA, and online evaluations. Among the results, a systematic literature review pointed to 40 papers involving LA and online assessments, but no papers used graph metrics with LA techniques such as ML to analyze student performance. In addition, two case studies were modeled according to the proposed graph data science oriented methodology, with about 78.75% of the graph features explaining the ML models used. We see the importance of using graph features in LA techniques in identifying insights about student learning considering their journey in online evaluation, as well as using graph metrics and XAI for the interpretation of the results. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES A avaliação é um instrumento importante para corrigir falhas e promover acertos em processos de aprendizagem. É um dos pilares da educação, junto com o currículo e o processo de ensino e aprendizagem. Com a pandemia de COVID-19, a Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) adotou a plataforma Multiprova para suportar a avaliação online. Com a informatização dos processos de avaliação, surge a necessidade de usar técnicas de Learning Analytics (LA) e ciência de dados em grafos para entender o comportamento dos estudantes e identificar perfis de alunos a partir de registros de resoluções de avaliações online. Ao analisar a literatura, existe a necessidade de transformar modelos interpretáveis na educação. Para isso, técnicas de visualização de dados e eXplainable Artificial Intelligence (XAI) precisam ser consideradas. A hipótese proposta é de que é possível usar esses dados para obter insights sobre o processo de aprendizagem e perfis de estudantes usando técnicas de LA, como modelagem de grafos e Machine Learning (ML). Para tanto, é apresentado o quadro de fundamentação teórica acerca dos temas que compõem o objeto de estudo, como grafos, LA e avaliações online. Dentre os resultados, uma revisão sistemática da literatura apontou 40 trabalhos envolvendo LA e avaliações online, porém, nenhum trabalho utilizou métricas grafos com técnicas de LA, como ML para analisar o desempenho dos estudantes. Além disso, dois estudos de caso foram modelados segundo a proposta de metodologia orientada a ciência de dados em grafos, com cerca de 78,75% das features de grafo explicando os modelos de ML utilizados. Percebemos a importância do uso de features de grafos em técnicas de LA na identificação de insights sobre a aprendizagem dos estudante considerando a sua jornada na avaliação online, assim como uso de métricas de grafos e XAI para a interpretação dos resultados. 2023-03-24T19:02:15Z 2023-03-24T19:02:15Z 2023-01-24 doctoralThesis MELO, Elvis Medeiros de. Learning analytics e avaliações online: uma metodologia orientada a ciência de dados em grafos. Orientador: Ivanovitch Medeiros Dantas da Silva. 2023. 168f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/51948 pt_BR Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO |