期刊名称：RENOTE : Revista Novas Tecnologias na Educação
电子版ISSN：1679-1916
出版年度：2019
卷号：17
期号：3
页码：214-223
DOI：10.22456/1679-1916.99472
出版社：CINTED/UFRGS
摘要：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..
关键词：mineração de dados educacionais;fatores motivacionais;estado de ânimo.
