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Plugin para gestão de indicadores de risco de evasão de alunos do IFRS baseado em interações no AVA Moodle

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Title: Plugin para gestão de indicadores de risco de evasão de alunos do IFRS baseado em interações no AVA Moodle
Author: Bobrzyk, André Gustavo
Abstract: A presente dissertação propõe o desenvolvimento de um plugin para o AVA Moodle, voltado à gestão de indicadores de risco de evasão, retenção e abandono escolar no Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS). O estudo aborda a integração de dados minerados previamente em um data warehouse, com foco em criar uma ferramenta prática e acessível para notificação de docentes e gestores educacionais sobre estudantes com maior propensão a dificuldades acadêmicas.As metodologias adotadas sãos baseada na Pesquisa Documental e no Design Science Research (DSR), que é fundamentado no desenvolvimento de artefatos para solucionar problemas específicos. Nesse contexto, foram seguidas etapas como identificação do problema, projeto, desenvolvimento e implementação do plugin, testes de usabilidade e validação pelos usuários. O plugin priorizou a simplicidade de uso e a acessibilidade, garantindo uma interface intuitiva e recursos de visualização que facilitam a tomada de decisões estratégicas. Os resultados obtidos mostram que o artefato desenvolvido é eficaz para consolidar e interpretar dados de engajamento dos alunos, embora ainda apresente limitações no cálculo de predições mais avançadas. Durante os testes, foi avaliada a utilidade, a usabilidade e a experiência do usuário (UX) por meio de métodos reconhecidos, como os questionários TAM e UEQ, além de análise heurística. A análise revelou que o público-alvo considerou a ferramenta relevante e promissora para enfrentar os desafios educacionais no IFRS. As contribuições do trabalho incluem a criação de uma solução prática para monitoramento escolar, melhorias na visualização de dados educacionais e o incentivo ao uso de tecnologias para combater a evasão escolar.Para estudos futuros, sugere-se a integração com sistemas acadêmicos, como o SIGAA, e o uso de técnicas de machine learning e inteligência artificial para aprimorar as funcionalidades e a acurácia das predições.Com isso, a pesquisa visa contribuir para a redução dos índices de evasão e retenção, fortalecendo práticas educacionais e administrativas, especialmente na educação pública brasileira. O trabalho também buscou servir como base para iniciativas futuras que explorem novas tecnologias e abordagens analíticas na educação.
URI: https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/1935
Date: 2024


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