DC-UFRPE/Licenciatura Plena em Computação/Disciplinas Optativas/Mineração de Dados Educacionais
Programa da Disciplina
[editar | editar código-fonte]Nome: Mineração de Dados Educacionais | Código: 28016 |
Departamento: Departamento de Computação | Área: Ciência da Computação |
Carga-horária total: 60 horas | Créditos: 4 |
Carga-horária semanal: 4 horas (teóricas: 2; práticas: 2; EAD*: 0) |
Ementa:
[editar | editar código-fonte]Entendimento sobre o conceito de Mineração de Dados Educacionais; Metodologias e processos em EDM; Pré-processamento de dados educacionais; Modelagem do desempenho de estudantes; Fornecimento de feedback para apoio a professores; Suporte à aprendizagem personalizada/adaptativa para alunos; Modelagem do usuário/estudante e Agrupamento de perfis de alunos.
Prática como componente curricular (30h):
[editar | editar código-fonte]Não possui.
Objetivos:
[editar | editar código-fonte]A disciplina de Educational Data Mining (EDM) tem como objetivo capacitar o estudante a compreender a aplicação de métodos e processos para a exploração de grandes massas de dados provindas de ambientes educacionais.
Conteúdo Programático
[editar | editar código-fonte]Turmas
[editar | editar código-fonte]Bibliografia básica:
[editar | editar código-fonte]1. SILVA, L.A., PARES, S.M., BOSCARIOLI, C.(2016) Introdução à Mineração de Dados. Campus
2. PEÑA-AYALA, A. (2014). Educational Data Mining Applications and Trends. Springer.
3. TAN, P. N., STEINBACH, M., & KUMAR, V. (2009). Introdução ao datamining: mineração de dados. Ciência Moderna.
Bibliografia complementar:
[editar | editar código-fonte]1. TAN, P. N., STEINBACH, M., & KUMAR, V. (2009). Introdução ao datamining: mineração de dados. Ciência Moderna.
2. PEÑA-AYALA, A. (Ed.). (2013). Educational Data Mining: Applications and Trends. Springer.
3. ROMERO, C., VENTURA, S., PECHENIZKIY, M., & BAKER, R. S. (Eds.). (2010). Handbook of educational data mining. CRC Press.
4. J. HAN AND M. KAMBER. (2007) Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2nd Edition.
5. I. WITTEN AND E. FRANK. (2007) Data Mining, Morgan Kauffmann, 2nd edition.
*Essa disciplina poderá ter até 4 encontros a distância, se aprovado em plano de ensino pelo colegiado.