Vigência: 2018-2019
Resumo: Os cursos superiores de graduação tiveram um grande crescimento quantitativo na última década. Frente a esse crescimento, surge a preocupação com a qualidade do ensino e consequentemente com a performance acadêmica dos alunos. Para gerenciar o crescimento e acompanhar o desempenho dos alunos, as universidades passaram a contar com ferramentas de TI para o gerenciamento de informações acadêmicas do corpo docente.
O SIGAA (Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas) informatiza os procedimentos da área acadêmica através dos módulos de: graduação, pós-graduação (stricto e lato sensu), ensino técnico, ensinos médio e infantil, submissão e controle dos projetos de ensino (monitoria e inovações), registro e relatórios da produção acadêmica dos docentes, atividades de ensino a distância e um ambiente virtual de aprendizagem denominado Turma Virtual. Atualmente o SIGAA está presente em mais de 29 universidades públicas do Brasil, incluindo a Universidade Federal do Piauí. Através do portal do discente os alunos têm acesso às turmas virtuais do AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem), nas quais são armazenadas uma grande quantidade de informações, dentre elas fóruns de discussão, listas de exercícios e trabalhos produzidos nas disciplinas. Acumulam, portanto, muitas informações já que todas as atividades do aluno encontram-se armazenadas em um banco de dados (BD), geridas pelos SIGAA. Essas informações após mineradas podem ser bastantes úteis para a evolução do desempenho acadêmico dos aluno, já que a identificação de padrões auxiliam na tomada de decisões em relação a melhorias no processo de ensino-aprendizagem.
Com o intuito de identificar os perfis dos estudantes dessa modalidade educacional, especialmente dos cursos de graduação, o presente trabalho propõe um processo de descoberta de conhecimento através de métodos de Aprendizagem de Máquina (AM) supervisionados e não supervisionados aplicados ao ensino superior, mais especificamente à base de dados do SIGAA da Universidade Federal do Piauí (UFPI).
Neste processo de descoberta de conhecimento, pretende-se realizar a identificação de perfis do corpo docente a partir de uma correlação entre os indicativos acadêmicos e os aspectos sociais desses alunos. Os perfis descobertos tendem a auxiliar os gestores do sistema de educação a distância na tomada de decisões em relação a melhorias no processo de ensino-aprendizagem já que, através da mineração de dados, teve-se uma ideia do desempenho do aluno, ao mostrar que a deficiência acadêmica possui correlações com aspectos sociais. A partir dessas informações é possível definir-se estratégias diferenciadas em relação a esses alunos.