摘要：A Educação a Distância (EAD) no país apresenta-se em franca expansão. Cresce, a cada dia, o número de alunos que estudam por meio dessa modalidade. Gerenciar seus processos de aprendi- zagem em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), com qualidade de interação e de acompa- nhamento, exige cada vez mais do professor. Esta tese descreve uma pesquisa que identifica, por meio de Mineração de Dados (MD) gerados pela interação em AVA, comportamentos e caracterís- ticas de alunos com risco de evasão ou reprovação e, então, alerta o professor. Tais alertas são gerados a partir de agrupamentos de alunos com características similares, para que o professor possa estabelecer comunicação personalizada e contextualizada com esses sujeitos. O trabalho propõe uma arquitetura para sistemas de alertas em AVA, com alertas pré-definidos e outros gera- dos a partir da mineração de dados. Para validação da arquitetura, foram utilizados dados de 1564 alunos, de edições anteriores de uma mesma disciplina a distância, para mineração e extração de regras de classificação. As regras foram aplicadas para gerar os alertas durante o acompanhamen- to de 230 alunos em turmas em andamento. De cada aluno, cerca de 230 atributos foram anali- sados. Ao final, foi possível comprovar que as intervenções realizadas pelo professor, a partir dos alertas, direcionadas a grupos que compartilhavam necessidades específicas, contribuíram para a melhoria dos índices de aprovação e para redução dos índices de evasão dos alunos na disciplina acompanhada.
