Mineração de Dados Utilizando Análise de Redes Social para Identificar Tendências de Participação em Aulas Presenciais.

  • Silva V
  • Castro R
  • Duboc A
  • et al.
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Abstract

Este trabalho apresenta uma proposta de classificação em papéis para os participantes de uma dinâmica em sala de aula, segundo a Teoria dos Grupos Operativos de Pichon-Rivière. O algoritmo Naïve-Bayes foi capaz de classificar os alunos em papéis utilizando dados gerados pela Análise da Rede Social, construída a partir das trocas de mensagens via bate-papo. As dinâmicas ocorreram durante um ano letivo completo numa turma de Ensino Médio de uma escola pública no Rio de Janeiro. Este trabalho pôde auxiliar o professor e a equipe pedagógica do colégio a reconhecer o potencial dos alunos que desempenharam papéis que não estavam tão claros antes da experiência.

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Silva, V., Castro, R., Duboc, A. L., & Motta, C. (2017). Mineração de Dados Utilizando Análise de Redes Social para Identificar Tendências de Participação em Aulas Presenciais. In Anais do XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2017) (Vol. 1, p. 1467). Brazilian Computer Society (Sociedade Brasileira de Computação - SBC). https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2017.1467

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