Dissertação

EduVIS: Visualização Interactiva de Dados Educacionais EVALUATED

Uma análise efectiva dos resultados do percurso escolar efectuado pelos alunos no ensino tem uma grande relevância por proporcionar ferramentas úteis à comunidade académica, na identificação de problemas, e situações atípicas. Actualmente através de aplicações de técnicas de data mining é possível identificar padrões, pontos fracturantes e fazer previsões do possível desempenho que os estudantes possam vir a ter. No entanto avaliar estes resultados torna-se muito complexo, por consistirem, numa situação real, num conjunto muito amplo de dados, que facilmente atingem grandezas na ordem dos milhares, dificultando ou impossibilitando a sua visão de conjunto. A este cenário, acresce também o facto de ser necessário que muitas vezes o utilizador tenha de ter conhecimento de algoritmos matemáticos e estatísticos complexos, de modo a entender e avaliar os padrões obtidos. Desta forma, e dado o potencial já demonstrado da visualização para representar grandes quantidades de informação, nesta tese é proposto e implementado um mecanismo de visualização multi-matricial que permite observar o trajecto académico de alunos, bem como depreender as várias relações e precedências das disciplinas existentes. A solução apresentada, encontra-se no âmbito do projecto Educare, e utiliza como base padrões extraídos através de data mining de dados recolhidos do curso de Engenharia Informática e de Computadores do Instituto Superior Técnico. Neste contexto existe uma visualização previamente desenvolvida, que o mecanismo agora proposto, pretende complementar com novas funcionalidades,criando uma solução integrada, cujo objectivo final é possibilitar uma resposta eficaz para a visualização de padrões educacionais.
Visualização de informação, Padrões Educacionais, Análise de Dados, Interacção

Novembro 4, 2014, 18:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Daniel Jorge Viegas Gonçalves

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar