Dissertação

Social Networks Exploration for Educational Data Mining EVALUATED

O trabalho em grupo desempenha um papel determinante no processo educativo, visando o desenvolvimento de aptidões apenas adquiridas através da interacção social. Os avanços na área da descoberta de informação em dados educacionais já permitem prever o desempenho dos estudantes com sucesso, mas a precisão dos métodos é profundamente afetada quando é necessário estimar os resultados obtidos em trabalhos de grupo. A natureza social do trabalho em grupo no entanto abre uma nova janela de oportunidade sobre o problema, uma vez que os algoritmos de análise de redes sociais são consideravelmente eficazes. Neste trabalho, propomos modelar o trabalho em grupo como uma rede social, e fazer uso do algoritmo PageRank para melhorar a precisão dos classificadores na previsão dos resultados de trabalho de grupo. Em particular, apresentam-se dois modelos alternativos, baseados em grafos para representar um conjunto de grupos de trabalho e adoptam-se várias variantes do algoritmo PageRank para explorar aqueles modelos. Resultados experimentais em dados reais mostram que os modelos resultantes satisfazem as principais propriedades estatísticas das redes sociais, e que seja qual for o modelo e algoritmo usados, a precisão dos classificadores é significativamente melhorada. De modo a demonstrar a aplicabilidade da nossa proposta, são ainda definidas as principais componentes de um sistema de recomendação para formação de equipas de estudantes.
Descoberta de informação, Análise de redes sociais, Trabalho em equipa, Previsão de resultados, Sistema de recomendação

Junho 6, 2013, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Claudia Martins Antunes

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar