{"id":1704,"date":"2022-04-05T14:44:29","date_gmt":"2022-04-05T17:44:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgie\/?page_id=1704"},"modified":"2022-05-27T14:55:36","modified_gmt":"2022-05-27T17:55:36","slug":"pie00013-topicos-especiais-mineracao-de-dados-educacionais","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgie\/pie00013-topicos-especiais-mineracao-de-dados-educacionais\/","title":{"rendered":"PIE00013 – T\u00f3picos Especiais: Minera\u00e7\u00e3o de Dados Educacionais"},"content":{"rendered":"\r\n

S\u00famula<\/strong>

EMENTA: Capacitar o aluno na \u00e1rea de Inform\u00e1tica Aplicada \u00e0 Educa\u00e7\u00e3o focando em Minera\u00e7\u00e3o de
Dados Educacionais e t\u00e9cnicas de aprendizagem de m\u00e1quina para an\u00e1lise de dados educacionais. Orientar o aluno a utilizar ferramentas free de Minera\u00e7\u00e3o de Dados. Construir novos conhecimentos e utilizar tecnologias inovadoras em Intelig\u00eancia Artificial. Modelar, simular sistemas inteligentes dotados de aquisi\u00e7\u00e3o\/extra\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de conhecimentos.

OBJETIVOS:
Geral: Colocar o aluno em contato com o processo de descoberta de conhecimento em base de dados e apresentar as v\u00e1rias tarefas de minera\u00e7\u00e3o de dados focando em an\u00e1lise de dados educacionais.
Espec\u00edficos: Ao final desta disciplina, o estudante dever\u00e1 ser capaz de:
– Compreender a terminologia relacionada a \u00e1rea de minera\u00e7\u00e3o de dados e minera\u00e7\u00e3o de dados educacionais.
– Selecionar a mais adequada tarefa de minera\u00e7\u00e3o de dados conforme o objetivo da minera\u00e7\u00e3o.
– Compreender t\u00e9cnicas b\u00e1sicas de Aprendizagem de m\u00e1quina e suas aplica\u00e7\u00f5es.
– Compreender e analisar o conhecimento extra\u00eddo frente ao processo de Descoberta de Conhecimento em base de dados.

CONTE\u00daDO PROGRAM\u00c1TICO:
– Processo de Descoberta de conhecimento em bases de dados (Knowledge Database Discovery).\u00a0
– Conceitos de Minera\u00e7\u00e3o de dados e Minera\u00e7\u00e3o de Dados Educacionais (Educational Data Mining).
– Aprendizado de M\u00e1quina: Aprendizado supervisionado e n\u00e3o supervisionado.\u00a0
– Tarefas de Minera\u00e7\u00e3o de dados:
\u00a0 \u00a0I- Regras de classifica\u00e7\u00e3o;
\u00a0 \u00a0II- Regras de Associa\u00e7\u00e3o;
\u00a0 III- Clusteriza\u00e7\u00e3o (Agrupamento).
– Algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados e m\u00e9tricas de an\u00e1lise.
– Ferramenta e t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados educacionais.
– Introdu\u00e7\u00e3o a reposit\u00f3rio de dados para \u00e1rea de aprendizado de m\u00e1quina.
– Education Analytics e aplica\u00e7\u00f5es.

METODOLOGIA:
– Semin\u00e1rios de discuss\u00e3o;
– Apresenta\u00e7\u00e3o de artigos cient\u00edficos;
– Aulas expositivas e dialogadas;
– Aulas pr\u00e1ticas em laborat\u00f3rio.

CRIT\u00c9RIOS DE AVALIA\u00c7\u00c3O:
– Participa\u00e7\u00e3o em aula e no ambiente virtual;
– Apresenta\u00e7\u00e3o de artigos cient\u00edficos relacionados com minera\u00e7\u00e3o de dados educacionais;
– Desenvolvimento de trabalho experimental de pesquisa com minera\u00e7\u00e3o de dados educacionais.

Bibliografia sugerida:<\/strong><\/p>\r\n

Bibliografia B\u00e1sica:
BAKER, R. Data Mining for Education. In McGaw, B., Peterson, P., Baker, E. (Eds.) International Encyclopedia of Education (3rd edition), Elsevier, Oxford, UK, 2010.
MITCHELL, T. M. Machine learning. Boston : McGraw-Hill, 1997. 414 p.
REZENDE, S. O. Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplica\u00e7\u00f5es. Barueri: Editora Manole, 2003. 525 p.
WITTEN, Ian H.; FRANK, E. Data mining: practical machine learning tools and techniques with java implementations. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2000. 369 p.
Bibliografia Complementar:
QUINLAN, J; R. C4.5: Programs for Machine Learning. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann Publishers, 1993. 302 p.
WINSTON, P. H. Artificial intelligence. 3. ed. Reading: Addison-Wesley, 1993. 737 p.
FAYYAD, U. M.; SHAPIRO, G. P.; SMYTH, Pa.; UTHURUSAMY, R. (eds.) AdvanceS in knowledge discovery and data mining. Menlo Park: MIT, 1996. 611 p.
EBERGART, R.; SIMPSON, P. K.; DOBBINS, R. Computational intelligence PC tools. Reading: Academic Press Professional, 1990. 464p.
RIGO, SANDRO JOS\u00c9 ; CAMBRUZZI, WAGNER ; BARBOSA, JORGE L. V. ; CAZELLA, S\u00cdLVIO C. . Minerando Dados Educacionais com foco na evas\u00e3o escolar: oportunidades, desafios e necessidades. Revista Brasileira de Inform\u00e1tica na Educa\u00e7\u00e3o, v. 22, p. 132-145, 2014.
Reposit\u00f3rio de dados para aplica\u00e7\u00f5es de Aprendizagem de M\u00e1quina:
http:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/
SUPERBY, J., VANDAMME, J.-P., and MESKENS, N. Determination of factors influencing the achievement of the first-year university students using data mining methods. In Proceedings of the Workshop on Educational Data Mining at the 8th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS 2006), pages 37\u201344.<\/p>\r\n

Professor respons\u00e1vel:<\/strong>\u00a0S\u00edlvio Cesar Cazella

Linha de pesquisa:<\/strong>\u00a0Ambientes Informatizados e Ensino a Dist\u00e2ncia

Natureza:<\/strong>\u00a0T\u00f3picos Especiais

Carga hor\u00e1ria:<\/strong> 30 h\/a

Cr\u00e9ditos:<\/strong>\u00a02<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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