Mineração de Dados e Big Data na Educação
DOI:
https://doi.org/10.4322/2179-1465.0901004Keywords:
Mineração de Dados. Big Data. Dados. Educação.Abstract
O presente artigo apresenta uma análise de conceitos e utilidades que perpassam a Mineração de Dados (Data Mining) e Big Data, com o objetivo de demonstrar as consequências das aplicações desses dois pilares tecnológicos da atualidade no campo da educação. Nesta pesquisa é possível verificar que os autores fazem relatos de aplicações de Data Mining e Big Data na educação. Para isso, foram consultados livros, artigos científicos e reportagens que enfocam os conceitos propostos. O ponto central deste artigo é mostrar exemplos reais de aplicações de Mineração de Dados e Big Data na educação, bem como apresentar as vantagens de se armazenar grandes quantidades de dados e posteriomente tratá-los com a metodologia de Busca de Conhecimento em Banco de Dados (KDD). Por exemplo, em busca de melhor compreender o comportamento dos estudantes e a maneira como os mesmos aprendem, o trabalho efetuado por pesquisadores em Mineração de Dados educacionais tem investido no uso e na melhoria de técnicas de mineração de dados para obter conhecimentos úteis a partir desses dados. Tais conhecimentos podem servir de apoio para a melhoria das práticas em educação à distância ou presencial, além de ser uma importante ferramenta para viabilizar a personalização do ensino.
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References
BAKER, Ryan Shaun Joazeiro de.; ISOTANI, Seiji; CARVALHO, Adriana Maria Joazeiro Baker de. Mineração de Dados Educacionais: Oportunidades para o Brasil. Revista Brasileira de Informática na Educação, Volume 19, Número 2, 2011. Disponível em: < http://br-ie.org/pub/index.php/rbie/article/view/1301>. Acesso em: 31 mar. 2018.
BARBOSA, Anabela Aparecida Silva; CARVALHO, Rafael Nink de; ANDRADE, Fábio Santos. Mineração de Dados em Ambientes Virtuais de Aprendizagem: Aportes para a Pesquisa em Educação a Distância. Interfaces Científicas – Educação, Aracaju – v.6, n.1, p. 125-136, 2017. Disponível em: < https://periodicos.set.edu.br/index.php/educacao/article/viewFile/4347/2421 >. Acesso em: 30 mar. 2018.
CÔRTES, Sérgio da Costa; PORCARO, Rosa Maria; LIFSCHITZ, Sérgio. Mineração de Dados – Funcionalidades, Técnicas e Abordagens. PUC-RioInfMCC10/02, 2002. Disponível em: < ftp://obaluae.inf.puc-rio.br/pub/docs/techreports/02_10_cortes.pdf>. Acesso em: 30 mar. 2018.
COSTA, Evandro; BAKER, Ryan S. J. d.; AMORIM, Lucas; MAGALHÃES, Jonathas; MARINHO, Tarsis. Mineração de Dados Educacionais: Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações. Jornada de Atualização em Informática na Educação – JAIE 2012. Disponível em: <http://www.br-ie.org/pub/index.php/pie/article/view/2341>. Acesso em: 30 mar. 2018.
DIAS, Robson dos Santos. Caracterização do Learning Analytics na Educação a Distância. Seminário de Pesquisa e Inovação Tecnológica, 2017. Disponível em: < editora.iftm.edu.br/index.php/sepit/article/download/312/145>. Acesso em: 01 abr. 2018.
ENOMURA, Bianca Yuki. Bem-vindo à era do Big Data. Superinteressante. 2014. Disponível em: < https://repositorio.ufsc.br/bitstream/handle/123456789/133419/BIG%20DATA%20-%20Superinteressante.pdf?sequence=1 >. Acesso em: 30 mar. 2018.
GRINBERGAS, Daniella. Como o Big Data pode ser usado na educação: Como o uso de técnicas de análise de dados, escolas podem mapear o desempenho de seus alunos e melhorar a gestão administrativa, controlando problemas como a evasão. Revista Educação, edição 223, 2015. Disponível em: <http://www.revistaeducacao.com.br/como-o-big-data-pode-ser-usado-na-educacao/>. Acesso em: 01 abr. 2018.
GULATI, Pooja; SHARMA, Archana. Educational Data Mining for Improving Educational Quality. IRACST – International Journal of Computer Science and Information Technology & Security, vol. 2, n.3, 2012. Disponível em: < https://ijcsits.org/papers/Vol2no32012/26vol2no3.pdf>. Acesso em: 31 mar. 2018.
HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd ed. Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
ISHWARAPPA, Kalbandi; ANURADHA, J. A Brief Introduction on Big Data 5Vs Characteristics and Hadoop Technology. Procedia Computer Science 48 (2015) 319 – 324. Disponível em: < https://ac.els-cdn.com/S1877050915006973/1-s2.0-S1877050915006973-main.pdf?_tid=8eb0d6ca-7ece-4d36-b76b-03cf10654ccf&acdnat=1522445220_657207b92e29654f47743e0cfee4d786 >. Acesso em: 30 mar. 2018.
JINDAL, Rajni; BORAH, Malaya Dutta. A Survey on Educational Data Mining and Research Trends. International Journal of Database Management Systems, vol. 5, n.3, 2013. Disponível em: <http://airccse.org/journal/ijdms/papers/5313ijdms04.pdf>. Acesso em: 31 mar. 2018.
KRPAN, Divna; STANKOV, Slavomir. Educational Data Mining for Grouping Students in E-learning System. Proceedings of the ITI 2012 34th Int. Conf. on Information Technology Interfaces, 2012. Disponível em: < http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=6308006>. Acesso em: 31 mar. 2018.
MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de Metodologia Científica. 5ª Edição. São Paulo: Editora Atlas S.A., 2003.
MASCARENHAS, Leonardo N.; PILAN, José Rafael. A Utilização do “Big Data Analytics” na Educação. 5ª Jornada Científica e Tecnológica da FATEC de Botucatu, 2016. Disponível em: < http://www.fatecbt.edu.br/ocs/index.php/VJTC/VJTC/paper/viewFile/734/914>. Acesso em: 01 abr. 2018.
MERKER, Júlia. Seis cursos de Big Data em faculdades. Baguete, 2014. Disponível em: < https://www.baguete.com.br/noticias/11/07/2014/seis-cursos-de-big-data-em-faculdades>. Acesso em: 01 abr. 2018.
MOUTINHO, Sofia. Quanta informação há no mundo? Ciência Hoje. 2011. Disponível em: < http://www.cienciahoje.org.br/noticia/v/ler/id/1487/n/quanta_informacao_ha_no_mundo>. Acesso em: 30 mar. 2018.
NITHYA, P.; UMAMAHESWARI, A.; UMADEVI, A. A Survey on Educational Data Mining in Field of Education. International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), Vol. 5, 2016. Disponível em: < http://ijarcet.org/wp-content/uploads/IJARCET-VOL-5-ISSUE-1-69-78.pdf>. Acesso em: 31 mar. 2018.
OLIVEIRA, Jayr Figueiredo de. T.I.C.: Tecnologias da Informação e da Comunicação. São Paulo: Érica, 2003.
PATRICIO, Thiago Seti. Ferramenta Para Mineração de Regra de Associação Web. 2014. 75f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Banco de Dados) – Faculdade de Tecnologia de Lins Prof.º Antonio Seabra – Lins – SP. Disponível em: < http://fateclins.edu.br/v4.0/informacoesTrabalhoGraduacaoAluno.php?idTG=197>. Acesso em: 30 mar. 2018.
PRAKASH, B. R.; HANUMANTHAPPA, M.; KAVITHA, Vasantha. Big Data in Educational Data Mining and Learning Analytics. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol. 2, Issue 12, 2014. Disponível em: <http://www.rroij.com/open-access/big-data-in-educational-data-mining-andlearning-analytics.pdf >. Acesso em: 01 abr. 2018.
PRODANOV, Cleber Cristiano; FREITAS, Ernani Cesar. Metodologia do Trabalho Científico: Métodos e Técnicas da Pesquisa e do Trabalho Acadêmico. 2ª edição. Novo Hamburgo – Rio Grande do Sul: Universidade Feevale, 2013.
RANGRA, Kalpana; BANSAL, K. L. Comparative Study of Data Mining Tools. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. 2014. Disponível em: < https://pdfs.semanticscholar.org/dd3c/89280a078131cd2bc1be6c3c6db2bc38c58f.pdf> Acesso em: 30 mar. 2018.
SAAS, Amjad Abu. Educational Data Mining & Students’s Performance Prediction. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 7, n.7, 2016. Disponível em: < https://thesai.org/Downloads/Volume7No5/Paper_31-Educational_Data_Mining_Students_Performance_Prediction.pdf >. Acesso em: 31 mar. 2018.
SCAICO, Pasqueline Dantas; QUEIROZ, Ruy José G. B. de; SCAICO, Alexandre. O conceito big data na educação. 3º Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2014) – 20º Workshop de Informática na Escola (WIE 2014). Disponível em: < http://www.br-ie.org/pub/index.php/wie/article/view/3115>. Acesso em: 30 mar. 2018.
SIN, Katrina; MUTHU, Loganathan. Application of Big Data in Education Data Mining and Learning Analytics – A Literature Review. ICTACT Journal on Soft Computing: Special Issue on Soft Computing Models for Big Data, vol. 5, 2015. Disponível em: < http://ictactjournals.in/paper/IJSC_V5_I4_paper6_1035_1049.pdf>. Acesso em: 01 abr. 2018.
SRIVASTAVA, Jaya; SRIVASTAVA, Abhay Kumar. Data mining in education sector: a review. International Journal of Advanced Networking Applications, Special Conference Issue, National Conference on Current Research Trends in Cloud Computing & Big Data, p. 184–190, 2013. Disponível em: < https://pdfs.semanticscholar.org/d91e/ee207844e8d3a2dfc7308fa243bbc1a8a3ae.pdf>. Acesso em: 31 mar. 2018.
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