Análise comparativa de classificadores de predição em data mining para geração de informações

Autores

  • Igor Kühn Ufrgs/Ppgie
  • Leandro Krug Wives
  • Mariele de Almeida Lanes
  • Francisco Dutra dos Santos Junior

Palavras-chave:

Classificadores de Predição, Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizagem, Trajetórias de Aprendizagem

Resumo

Este artigo busca determinar a partir da comparação de diferentes classificadores o melhor modelo de
predição que gere informações que possibilitem indicar uma trajetória de aprendizado mais adequada para alunos em
Ambientes Virtuais de Ensino e Aprendizado (AVEA). Para tanto, um experimento que envolve simulação foi
realizado utilizando dados que tiveram como fonte a plataforma Moodle. São também apontados artigos que se
relacionam ao tema de pesquisa, bem como a metodologia utilizada. A partir dos resultados encontrados é possível
verificar que, com o conjunto de dados selecionados, um classificador bayesiano apresentou melhor desempenho
quando comparado com outros tipos de classificadores

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Publicado

2019-08-16