Refinamento dos fatores motivacionais e estados de ânimo a partir do uso de mineração de dados educacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barvinski, Carla Adriana
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Ferreira, Gislaine Rossetti Madureira, Akazaki, Jacqueline Mayumi, Machado, Letícia Sophia Rocha, Longhi, Magalí Teresinha, Behar, Patrícia Alejandra, Cazella, Silvio Cesar
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/221361
Resumo: O presente artigo apresenta uma abordagem de Mineração de Dados Educacionais com o objetivo de identificar padrões de comportamento relacionados aos fatores motivacionais e aos estados de ânimo nas interações de alunos, em um ambiente virtual de aprendizagem. Para investigar esses padrões, aplicou-se o método de clusterização e utilizou-se o algoritmo K-means. Como resultado, obteve-se que a (des)motivação do aluno está diretamente relacionada com seu estado de ânimo, podendo sofrer alterações tanto positivas como negativas mediante o grau expresso nos fatores motivacionais de confiança, esforço e independência.
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