Banca de qualificação - ANDRÉ GUSTAVO BOBRZYK

A evasão e a retenção de alunos na educação formal acarretam problemas importantes para toda a sociedade. A evasão, particularmente, determina uma qualificação intelectual e técnica menor da população de um país, acarretando problemas no desenvolvimento social e econômico. Já a retenção provoca, muitas vezes, a impossibilidade de oferta universal de disciplinas em cursos com turmas que apresentam excesso de alunos e, em última análise, é o primeiro passo para a evasão. Ademais, ambas situações apresentam um custo para as instituições de ensino e, portanto, para a nação. Atualmente, muitos cursos utilizam Ambientes Virtuais de Aprendizagem que apresentam uma quantidade significativa de dados sobre a interação dos alunos. Tais dados podem ser utilizados para a predição da retenção, evasão e abandono escolar. Embora haja muitas pesquisas nas áreas de Learning Analytics e Mineração de Dados sobre a busca e análise destes dados, é fundamental que ambientes AVAs apresentem de forma clara aos docentes aqueles alunos que estão com maior risco de evadir ou serem retidos. Também é imprescindível que os professores possam escolher os algoritmos que desejam utilizar sem a necessidade de conhecimento profundo a respeito de mineração de dados. Assim, a pergunta que se apresenta pode ser definida pela frase a seguir: "De que forma é possível construir uma interface amigável que permita aos docentes e gestores educacionais, a partir do AVA Moodle, determinar os parâmetros que deseja utilizar para ser alertado sobre alunos em situação de risco e evasão, bem como apresentar os resultados de forma inteligível e facilitada para este grupo de usuários? Face ao exposto, buscar-se-á construir um artefato na forma de plugin para o Moodle, utilizando as melhores técnicas de visualização de dados e Interação Humano-computador, visando tornar a escolha, filtragem e apresentação de dados sobre alunos em risco de retenção, evasão e abandono escolar, intuitiva e descomplicada, mesmo para aqueles professores e gestores educacionais que não tem familiaridade com ferramentas tecnológicas de mineração de dados. Os dados serão provenientes dos registros de interações dos alunos no ambiente Moodle e serão pré-minerados no trabalho complementar a este, desenvolvido pelo colega de PPG e grupo de pesquisa sobre mineração de dados educacionais, Pablo Oliveira, com a orientação do Prof. Dr. Mariano Nicolao.