Aplicación de Metodologías Activas a estudiantes propensos a la deserción identificados a través de Minería de Datos Educativos y Analítica de Aprendizaje: un mapeo sistemático de la literatura
DOI:
https://doi.org/10.5753/rbie.2023.3594Keywords:
Metodologías Activas, Minería de Datos Educativos, Análisis de Aprendizaje, Evasión, Educación a DistanciaAbstract
A pesar de la adopción generalizada de la Educación a Distancia (EaD), las altas tasas de deserción son motivo de preocupación para los docentes y administradores institucionales. Existen iniciativas para mitigar esta situación, como la aplicación de técnicas de Minería de Datos Educativos (MDE) y Analítica de Aprendizaje (AA) para identificar a los estudiantes propensos a esta situación. Sin embargo, aunque efectivos en esta tarea, carecen de mecanismos para la motivación de los estudiantes y la intervención pedagógica de los docentes, ya que no presentan propuestas metodológicas para incentivar el aprendizaje de aquellos identificados en riesgo de deserción, mitigando esta posibilidad. El uso de Metodologías Activas después de identificar a los estudiantes a través de técnicas MDE y AA puede ser un mecanismo eficaz para prevenir la evasión en EaD, ampliando el potencial de participación y colaboración entre los estudiantes. Este artículo presenta un Mapeo Sistemático de la Literatura con el objetivo de identificar las técnicas de MDE y AA más utilizadas en el contexto de la evasión. Además, identificar la aplicación de Metodologías Activas para mitigar la posibilidad de deserción de los cursos ofrecidos en Educación a Distancia. Evaluamos 1103 artículos publicados desde enero de 2015 hasta marzo de 2023. Los resultados indican una creciente aplicación de MDE y AA para identificar y mitigar la deserción estudiantil en EaD. Sin embargo, los estudios que utilizan la estrategia pedagógica de Metodologías Activas para minimizar este problema y mejorar la retención de los estudiantes son escasos.
Descargas
Citas
Acosta, O. C.; Reategui, E. B. & Behar, P. A. (2018). Recomendação de conteúdo em um ambiente colaborativo de Aprendizagem Baseada em Projetos. Revista Brasileira de Informática na Educação, 26(1), 91-111. doi: 10.5753/rbie.2018.26.01.91 [GS Search]
Adnan, M.; Uddin, M. I.; Khan, E.; Alharithi, F. S.; Amin, S. & Alzahrani, A. A. (2022). Earliest Possible Global and Local Interpretation of Students Performance in Virtual Learning Environment by Leveraging Explainable AI. IEEE Access, 10, 129843-129864. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3227072 [GS Search]
Aldowah, H.; Al-Samarraie, H. & Fauzy, W. M. (2019). Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education: A review and synthesis. Telematics and Informatics, 37, 13-49. doi: 10.1016/j.tele.2019.01.007 [GS Search]
Almeida, C. M. M.; Scheunemann, C. M. B.; Santos, M. J. & Lopes, P. T. C. (2019). Propostas de metodologias ativas utilizando Tecnologias Digitais e ferramentas metacognitivas para auxiliar no processo de ensino e aprendizagem. Revista Paradigma, 40, 204-220. [GS Search]
Almeida Neto, F. A. & Castro, A. (2015). Elicited and mined rules for dropout prevention in online courses. IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). IEEE. doi: 10.1109/FIE.2015.7344048 [GS Search]
Alves, M. O.; Medeiros, F. P. A.; Melo, L. B.; Barbosa, A. S. R. & Brito, M. L. Q. (2020b). Systematic Literature Review on the adoption of the Problem Based Learning methodology in Distance Education. Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1-4. IEEE. doi: 10.23919/CISTI49556.2020.9141089 [GS Search]
Araújo, I. S. & Mazur, E. (2013). Instrução pelos colegas e ensino sob medida: uma proposta para o engajamento dos alunos no processo de ensino-aprendizagem de física. Caderno Brasileiro de Ensino de Física, 30(2), 362-384. doi: 10.5007/2175-7941.2013v30n2p362 [GS Search]
Baker, R. & Yacef, K. (2009). The state of educational data mining in 2009: a review and future visions. Journal of Educational Data Mining (JEDM), 1(1), 3-17. doi: 10.5281/zenodo.3554657 [GS Search]
Baker, R.; Isotani, S. & Carvalho, A. (2011). Mineração de Dados Educacionais: Oportunidades para o Brasil. Revista Brasileira de Informática na Educação, 19(2), 3-13. doi: 10.5753/rbie.2011.19.02.03 [GS Search]
Bergmann, J. & Sams, A. (2016). Sala de Aula Invertida: uma metodologia ativa de aprendizagem. LTC. [GS Search]
Borrella, I.; Caballero-Caballero, S. & Ponce-Cueto, E. (2019). Predict and Intervene: Addressing the Dropout Problem in a MOOC-based Program. ACM Conference on Learning, 1-9. ACM. doi: 10.1145/3330430.3333634 [GS Search]
Brandão, I. V.; da Costa, J. P. C. L.; Santos, G. A.; Praciano, B. J. G.; D. Junior, F. C. M. & S. Junior, R. T. (2019). Classification and predictive analysis of educational data to improve the quality of distance learning courses. Workshop on Communication Networks and Power Systems (WCNPS). IEEE. doi: 10.1109/WCNPS.2019.8896312 [GS Search]
Brito, M.; Medeiros, F. & Bezerra, E. P. (2019a). An Infographics-based Tool for Monitoring Dropout Risk on Distance Learning in Higher Education. International Conference on Information Technology Based Higher Education and Training (ITHET). IEEE. doi: 10.1109/ITHET46829.2019.8937361 [GS Search]
Brito, M. T. S. (2019b). Um plugin do tipo report para a identificação do risco de evasão na educação superior a distância que usa técnicas de visualização de dados. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Informática, Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2019. [GS Search]
Cambruzzi, W.; Rigo, S. J. & Barbosa, J. L. V. (2015). Dropout Prediction and Reduction in Distance Education Courses with the Learning Analytics Multitrail Approach. Journal of Universal Computer Science, 21(1), 23-47. [GS Search]
Censo EAD.BR: relatório analítico da aprendizagem a distância no Brasil 2020. Censo EAD.BR: Analytic Report of Distance Learning in Brazil 2020 [livro eletrônico]/[organização ABED – Associação Brasileira de Educação a Distância. Camila Rosa (tradutória). Curitiba: InterSaberes, 2022. [GS Search]
Chandrasekaran, D.; Thirunavukkarasu, G. S. & Littlefair , G. (2016). Collaborative Learning Experience of Students in Distance Education. International Symposium on Project Approaches in Engineering Education and Active Learning in Engineering Education Workshop, 90-99. [GS Search]
Chen, Y. & Zhang, M. (2017). MOOC Student Dropout: Pattern and Prevention. ACM Turing 50th Celebration Conference, 1-6. ACM. doi: 10.1145/3063955.3063959 [GS Search]
Cobos, R. & Olmos, L. (2019). A Learning Analytics Tool for Predictive Modeling of Dropout and Certificate Acquisition on MOOCs for Professional Learning. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 1533-1537. IEEE. doi: 10.1109/IEEM.2018.8607541 [GS Search]
Correia, C. F & Pimentel, E. P. (2011). Mineração de dados na formação de turmas para a recuperação paralela na Educação Básica. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 172–175. doi: 10.5753/cbie.sbie.2011.%25p [GS Search]
Esteban, A.; Romero, C. & Zafra, A. (2021). Assignments as Influential Factor to Improve the Prediction of Student Performance in Online Courses. Applied Sciences, 11(21), 10145. doi: 10.3390/app112110145 [GS Search]
Feldman-Maggor, Y.; Blonder, R. & Tuvi-Arad, I. (2022). Let them choose: Optional assignments and online learning patterns as predictors of success in online general chemistry courses. The Internet and Higher Education, 55, 100867. Elsevier. doi: 10.1016/j.iheduc.2022.100867 [GS Search]
Fonseca, S. M. & Mattar, J. (2017). Metodologias ativas aplicadas à educação a distância: revisão de literatura. Revista EDAPECI: educação a distância e práticas educativas comunicacionais e interculturais, 17(2), 185-197. doi: 10.29276/redapeci.2017.17.26509.185-197 [GS Search]
Godinez, C. & Lomibao, L. (2022). A Gaussian-Bernoulli Mixed Naïve Bayes Approach to Predict Students' Academic Procrastination Tendencies in Online Mathematics Learning. American Journal of Educational Research, 10(4), 223-232. doi: 10.12691/education-10-4-10 [GS Search]
Goel, Y. & Goyal, R. (2020). On the Effectiveness of Self-Training in MOOC Dropout Prediction. Open Computer Science, 10, 246-258. doi: 10.1515/comp-2020-0153 [GS Search]
Heidrich, L.; Barbosa, J. L. Victória; Cambruzzi, W.; Rigo, S. J.; Martins, M. G. & Santos, R. B. S. (2018). Diagnosis of learner dropout based on learning styles for online distance learning. Telematics and Informatics, 35(6), 1593-1606. Elsevier. doi: 10.1016/j.tele.2018.04.007 [GS Search]
Hoffmann, A. T.; Jacques, J. J.; Silva, T. L. K. & Silva, R. P. (2020). Revisão sistemática da literatura: metodologias ativas de ensino-aprendizagem e sua utilização nos cursos de design, engenharia e arquitetura. Design em Pesquisa, 34-54. Marca visual. [GS Search]
Imran, A. S.; Dalipi, F. & Kastrati, Z. (2019). Predicting Student Dropout in a MOOC: An Evaluation of a Deep Neural Network Model. International Conference on Computing and Artificial Intelligence, 190-195. ACM. doi: 10.1145/3330482.3330514 [GS Search]
Isidro, C.; Carro, R. M. & Ortigosa, A. (2018). Dropout Detection in MOOCs: An Exploratory Analysis. International Symposium on Computers in Education (SIIE). IEEE. doi: 10.1109/SIIE.2018.8586748 [GS Search]
Islam, O.; Siddiqui, M. & Aljohani, N. R. (2020). Identifying Online Profiles of Distance Learning Students Using Data Mining Techniques. International Conference on Digital Technology in Education (ICDTE), 115-120. ACM. doi: 10.1145/3369199.3369249 [GS Search]
Kang, K. & Wang, S. (2018). Analyze and Predict Student Dropout from Online Programs. International Conference on Compute and Data Analysis, 6-12. ACM. doi: 10.1145/3193077.3193090 [GS Search]
Karlos, S.; Kostopoulos, G. & Kotsiantis, S. (2020). Predicting and Interpreting Students’ Grades in Distance Higher Education through a Semi-Regression Method. Applied Sciences, 10(23), 8413. doi: 10.3390/app10238413 [GS Search]
Kostopoulos, G.; Karlos, S. & Kotsiantis, S. (2019a). Multiview Learning for Early Prognosis of Academic Performance: A Case Study. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(2), 212-224. doi: 10.1109/TLT.2019.2911581 [GS Search]
Kostopoulos, G.; Kotsiantis, S.; Fazakis, N.; Koutsonikos, G. & Pierrakeas, C. (2019b). A Semi-Supervised Regression Algorithm for Grade Prediction of Students in Distance Learning Courses. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 28, 1-19. doi: 10.1142/S0218213019400013 [GS Search]
Kostopoulos, G.; Kotsiantis, S.; Pierrakeas, C.; Koutsonikos, G. & Gravvanis, G.A. (2018a). Forecasting students’ success in an open university. International Journal Learning Technology, 13, 26-43. doi: 10.1504/IJLT.2018.091630 [GS Search]
Kostopoulos, G.; Kotsiantis, S. & Pintelas, P. (2015). Estimating student dropout in distance higher education using semi-supervised techniques. Panhellenic Conference on Informatics (PCI 2015), 38-43. doi: 10.1145/2801948.2802013 [GS Search]
Kostopoulos, G.; Kotsiantis, S.; Ragos, O. & Grapsa, T.N. (2018b). Early dropout prediction in distance higher education using active learning. International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA 2017), 1-6. doi: 10.1109/IISA.2017.8316424 [GS Search]
La Peña, D.; Lara, J. A.; Lizcano, D.; Martínez, M. A.; Burgos, C. & Campanario, M. L. (2017). Mining activity grades to model students’ performance. International Conference on Engineering & MIS (ICEMIS). IEEE. doi: 10.1109/ICEMIS.2017.8272963 [GS Search]
Leite, D.; Filho, E.; Oliveira, J. F. L.; Carneiro, R. E. & Maciel, A. (2021). Early detection of students at risk of failure from a small dataset. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 42-46. IEEE. doi: 10.1109/ICALT52272.2021.00021 [GS Search]
Lemay, D. & Doleck, T. (2020). Predicting completion of massive open online course (MOOC) assignments from video viewing behavior. Interactive Learning Environments, 30, 1782-1793. doi: 10.1080/10494820.2020.1746673 [GS Search]
Li, Y.; Cui, X. & Zhang, Z. (2022). Dropout Rate Prediction for MOOC based on Inceptiontime Model. International Conference on Distance Education and Learning (ICDEL), 54-59. doi: 10.1145/3543321.3543330 [GS Search]
Liang, J.; Yang, J.; Wu, Y.; Li, C. & Zheng, L. (2016). Big Data Application in Education: Dropout Prediction in Edx MOOCs. IEEE Second International Conference on Multimedia Big Data (BigMM), 440-443. IEEE. doi: 10.1109/BigMM.2016.70 [GS Search]
Lima, E. & Siebra, C. (2017). CollabEduc: Uma Ferramenta de Colaboração em Pequenos Grupos para Plataformas de Aprendizagem a Distância. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1707–1716. doi: 10.5753/cbie.sbie.2017.1707 [GS Search]
Macedo, M.; Santana Jr, C.; Siqueira, H.; Rodrigues, R. L., Ramos, J. L. C.; Silva, J. C. S.; Maciel, A. M. A. & Bastos-Filho, C. J. A. (2019). Investigation of College Dropout with the Fuzzy C-Means Algorithm. International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 187-189. IEEE. doi: 10.1109/ICALT.2019.00055 [GS Search]
Manhães, L. M. B.; Da Cruz, S. M. S.; Costa, R. J. M.; Zavaleta, J. & Zimbrão, G. (2011). Previsão de estudantes com risco de evasão utilizando técnicas de mineração de dados. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 150-159. doi: 10.5753/cbie.sbie.2011.%25p [GS Search]
Mattar, J. (2017). Metodologias ativas para a educação presencial, blended e a distância. Artesanato Educacional. [GS Search]
Mishra, B. B. & Mishra, S. (2018). Quality Improvements in Online Education System by Using Data Mining Techniques. International Conference on Data Science and Business Analytics (ICDSBA), 532-536. IEEE. doi: 10.1109/ICDSBA.2018.00105 [GS Search]
Mota, A. R. & Rosa, C. T. W. (2018). Ensaio sobre metodologias ativas: reflexões e propostas. Revista Espaço Pedagógico, 25(2), 261-276. doi: 10.5335/rep.v25i2.8161 [GS Search]
Nascimento, P. S. C.; Silva Junior, A. S.; Schulz, C. L.; Santos, M. V. R.; Maciel, A. M. A.; Rodrigues, R. L.; Nascimento, R. R. & Alencar, F. M. R. (2021). Análise dos Impactos da Gestão do Tempo no Desempenho Acadêmico Através da Mineração de Dados Educacionais. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 783-791. doi: 10.5753/sbie.2021.217742 [GS Search]
Ng, K. & Lei, P. (2022). A Lightweight Method using LightGBM Model with Optuna inMOOCs Dropout Prediction. International Conference on Education and Multimedia Technology (ICMT), 53-59. ACM. doi: 10.1145/3551708.3551732 [GS Search]
Niu, Z.; Li, W.; Yan, X. & Wu, N. (2018). Exploring Causes for the Dropout on Massive Open Online Courses. ACM Turing Celebration Conference, 47-52. ACM. doi: 10.1145/3210713.3210727 [GS Search]
Oeda, S. & Hashimoto, G. (2017). Log-Data Clustering Analysis for Dropout Prediction in Beginner Programming Classes. Procedia Computer Science, 112, 614-621. ACM. doi: 10.1016/j.procs.2017.08.088 [GS Search]
Oreshin, S.; Filchenkov, A.; Petrusha, P.; Krasheninnikov, E.; Panfilov, A.; Glukhov, I.; Kaliberda, Y.; Masalskiy, D.; Serdyukov, A.; Kazakovtsev, V.; Khlopotov, M.; Podolenchuk, T.; Smetannikov, I. & Kozlova, D. (2020). Implementing a Machine Learning Approach to Predicting Students’ Academic Outcomes. International Conference on Control, Robotics and Intelligent System (CCRIS), 78-83. doi: 10.1145/3437802.3437816 [GS Search]
Ortigosa, A.; Carro, R. M.; Bravo-Agapito J.; Lizcano, D.; Alcolea, J. J. & Blanco, O. (2019). From Lab to Production: Lessons Learnt and Real-Life Challenges of an Early Student-Dropout Prevention System. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(2), 264-277. IEEE. doi: 10.1109/TLT.2019.2911608 [GS Search]
Petersen, K.; Vakkalanka, S. & Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: An update. Information and Software Technology, 64, 1-18. Elsevier. doi: 10.1016/j.infsof.2015.03.007 [GS Search]
Queiroga, E.; Cechinel, C. & Araújo, R. (2017). Predição de estudantes com risco de evasão em cursos técnicos à distância. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1547-1556. doi: 10.5753/cbie.sbie.2017.1547 [GS Search]
Queiroga, E. M.; Cechinel, C. & Aguiar, M. S. (2019). Uma abordagem para predição de estudantes em risco utilizando algoritmos genéticos e mineração de dados: um estudo de caso com dados de um curso técnico a distância. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 119-128. doi: 10.5753/cbie.wcbie.2019.119 [GS Search]
Queiroga, E. M.; Paragarino, V. R.; Casas, A. P.; Primo, T. T.; Munoz, R.; Ramos, V. C. & Cechinel, C. (2022). Experimenting Learning Analytics and Educational Data Mining in different educational contexts and levels. Latin American Conference on Learning Technologies (LACLO), 1-9. IEEE. doi: 10.1109/LACLO56648.2022.10013478 [GS Search]
Rabelo, H.; Burlamaqui, A. M. F.; Valentim, R. A. M.; Rabelo, D. S. S. & Medeiros, S. R. S. (2017). Utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para a predição de desempenho de alunos de EaD em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1527-1536. doi: 10.5753/cbie.sbie.2017.1527 [GS Search]
Ramos, J. L. C.; Silva, J. C. S.; Prado, L. C.; Gomes, A. S.; Souza, F. F. D.; Zambom, E. G. & Rodrigues, R. L. (2017). Um Modelo Preditivo da Evasão dos Alunos na EAD a partir dos Construtos da Teoria da Distância Transacional. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1227-1236. doi: 10.5753/cbie.sbie.2017.1227 [GS Search]
Ramos, J. L. C.; Silva, J. C. S.; Prado, L. C.; Gomes, A. S. & Rodrigues, R. L. (2018). Um estudo comparativo de classificadores na previsão da evasão de alunos em EAD. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1463-1472. doi: 10.5753/cbie.sbie.2018.1463 [GS Search]
Revathy, M. & Kamalakkannan, S. (2021). Collaborative learning for improving intellectual skills of dropout students using datamining techniques. International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), 236-240. IEEE. doi: 10.1109/ICAIS50930.2021.9395912 [GS Search]
Rigo, S. J.; Cambruzzi, W.; Barbosa, J. L. V. & Cazella, S. C. (2014). Aplicações de Mineração de Dados Educacionais e Learning Analytics com foco na evasão escolar: oportunidades e desafios. Revista Brasileira de Informática na Educação, 22(1), 132-146. doi: 10.5753/rbie.2014.22.01.132 [GS Search]
Rodrigues, M.W.; Isotani, S. & Zárate, L. E. (2018). Educational Data Mining: A review of evaluation process in the e-learning. Telematics and Informatics, 35(6), 1701–1717. doi: 10.1016/j.tele.2018.04.015 [GS Search]
Santos, F. D.; Bercht, M. & Wives, L. K. (2015). Classificação de alunos desanimados em um AVEA: uma proposta a partir da mineração de dados educacionais. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1052- 1061. doi: 10.5753/cbie.sbie.2015.1052 [GS Search]
Santos, R. M. M.; Pitangui, C. G.; Andrade, A. V. & Assis, L. P. (2016). Uso de Séries Temporais e Seleção de Atributos em Mineração de Dados Educacionais para Previsão de Desempenho Acadêmico. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1146-1155. doi: 10.5753/cbie.sbie.2016.1146 [GS Search]
Santos, D. C. V. & Falcão, T. P. (2017). Acompanhamento de Alunos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem Baseado em Sistemas Tutores Inteligentes. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1267-1276. doi: 10.5753/cbie.wcbie.2017.90 [GS Search]
Santos, J. F.; Sousa, J. D. A.; Mello, R. F.; Cristino, C. T. & Alves, G. (2021a). Um modelo para análise do impacto de retenção e evasão no ensino superior utilizando Cadeias de Markov Absorventes. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 813-823. doi: 10.5753/sbie.2021.218219 [GS Search]
Schlemmer, E. (2014). Gamificação em espaços de convivência híbridos e multimodais: design e cognição em discussão. Revista FAEEBA, 23(42), 73-89. doi: 10.21879/faeeba2358-0194.2014.v23.n42.p%p [GS Search]
Shafiq, D. A.; Marjani, M.; Habbeb, R. A. A. & Asirvatham, D. (2022). A Conceptual Predictive Analytics Model for the Identification of at-risk students in VLE using Machine Learning Techniques. International Conference on Mathematics, Actuarial Science, Computer Science and Statistics (MACS), 1-8. IEEE. doi: 10.1109/MACS56771.2022.10023143 [GS Search]
Siemens, G. & d Baker, R. S. (2012). Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 252–254. ACM. doi: 10.1145/2330601.2330661 [GS Search]
Silva, F.; Da Silva, J.; Silva, R. & Fonseca, L. C. (2015). Um modelo preditivo para diagnóstico de evasão baseado nas interações de alunos em fóruns de discussão. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 1187-1196. doi: 10.5753/cbie.sbie.2015.1187 [GS Search]
Silva, J. C. & Castro, M. C. D. (2022). The challenges of academic retention in Distance Learning: identification and analysis of Critical Success Factores. Research, Society and Development, 11(12), 1-16. doi: 10.33448/rsd-v11i12.34078 [GS Search]
Tamada, M.; Giusti, R. & Netto, J. (2022). Predicting Students at Risk of Dropout in Technical Course Using LMS Logs. Eletronics, 11(3), 468. doi: 10.3390/electronics11030468 [GS Search]
Tomasevic, N.; Gvozdenovic, N. & Vranes, S. (2020). An overview and comparison of supervised data mining techniques for student exam performance prediction. Computers & Education, 143, 1-18. Elsevier. doi: 10.1016/j.compedu.2019.103676 [GS Search]
Tran, T. P.; Jan, T. & Kew, S. N. (2023). Learning Analytics for Improved Course Delivery: Applicationsand Techniques. International Conference on Digital Technology in Education (ICDTE), 100-106. doi: 10.1145/3568739.3568758 [GS Search]
Waheed, H.; Hassan, S.; Aljohani, N. R.; Hardman, J.; Alelyani, S. & Nawaz, R. (2020). Predicting academic performance of students from VLE big data using deep learning models. Computers in Human Behavior, 104(1), 1-13. Elsevier. doi: 10.1016/j.chb.2019.106189 [GS Search]
Waheed, H.; Hassan, S.; Nawaz, R.; Aljohani, N. R.; Chen, G. & Gasevic, D. (2023). Early prediction of learners at risk in self-paced education: A neural network approach. Expert Systems with Applications, 213(A), 118868. Elsevier. doi: 10.1016/j.eswa.2022.118868 [GS Search]
Wang, W.; Yu, H. & Miao, C. (2017). Deep Model for Dropout Prediction in MOOCs. International Conference on Crowd Science and Engineering, 26-32. ACM. doi: 10.1145/3126973.3126990 [GS Search]
Wang, L. & Wang, H. (2019). Learning Behavior Analysis and Dropout Rate Prediction Based on MOOCs Data. International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME), 419-423. IEEE. doi: 10.1109/ITME.2019.00100 [GS Search]
Widyahastuti, F. & Tjhin, U. (2018). Performance Prediction in Online Discussion Forum: state-of-the-art and comparative analysis. International Conference on Computer Science and Computational Intelligence, 302-314. Elsevier. doi: 10.1016/j.procs.2018.08.178 [GS Search]
Whitehill, J.; Mohan, K.; Seaton, D.; Rosen, Y. & Tingley, D. (2017). MOOC Dropout Prediction: How to Measure Accuracy? Fourth (2017) ACM Conference on Learning, 161-164. ACM. doi: 10.1145/3051457.3053974 [GS Search]
Wu, N.; Zhang, L.; Gao, Y.; Zhang, M.; Sun, X. & Feng, J. (2019). CLMS-Net: Dropout Prediction in MOOCs with Deep Learning. ACM Turing Celebration Conference, 1-6. ACM. doi: 10.1145/3321408.3322848 [GS Search]
Archivos adicionales
Published
Cómo citar
Issue
Section
Licencia
Derechos de autor 2023 Tiago Luís de Andrade, Caroline Medeiros Martins de Almeida, Jorge Luis Victória Barbosa, Sandro José Rigo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.