期刊名称：Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação
印刷版ISSN：2316-8889
出版年度：2017
卷号：6
期号：1
页码：734
DOI：10.5753/cbie.wcbie.2017.734
语种：Portuguese
出版社：Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação
摘要：A pesquisa abordou a extração de conhecimento de dados com base nos bancos de dados do AVA moodle da EAD para identificar alunos com potencial para evasão. Utilizou-se o conceito de Séries Temporais, e o algoritmo CBA em conjunto com Predictive Apriori, que, entre as pesquisas realizadas, não havia sido empregada. Os resultados experimentais mostram que o CBA é um excelente algoritmo para gerar regras de classificação e prever desempenho em bases educacionais, pois atingiu melhores resultados que os algoritmos de Classificação tradicionais, alcançando uma acurácia média de 83%. Adicionalmente, resultados mostram que as ferramentas fórum, quiz e folder têm influência no desempenho dos estudantes.
