O projeto «Tecnologias de modelação dinâmica para estudantes e assistentes digitais para melhorar resultados em plataformas de e-learning» WITH_YOU (2022-2025), gerido por Editores e Consultores Especializados (ECE), e no qual também participa a Universidad Europea del Atlántico (Universidade Europea del Atlántico, UNEATLANTICO) e a Universidade Politécnica da Catalunha (UPC) está atualmente em seu segundo ano de implementação.
Durante o primeiro ano, o trabalho do projeto se concentrou, por um lado, na definição de um sistema de captura de dados, para o qual foi feita uma análise das variáveis do aluno (sociodemográficas, resultados acadêmicos, interações, etc.) que, a priori, foram consideradas fatores determinantes no progresso acadêmico dos alunos matriculados nas plataformas de e-learning e, por outro lado, no desenvolvimento de um modelo de captura de dados que permitiria extrair todas as informações necessárias das plataformas para uso futuro.
Também foram dados os primeiros passos para definir um módulo de pesquisa de satisfação para enriquecer as informações extraídas (mineração) da plataforma. Como resultado desse trabalho, foi possível obter um banco de dados com mais de 280.000 registros e mais de 160 (features) que descrevem o desempenho acadêmico dos alunos que cursam graduação em plataformas de e-learning.
O trabalho do segundo ano teve como ponto de partida os resultados do ano anterior, para o qual foi realizado um pré-processamento dos dados do conjunto no banco de dados inicial. Esse trabalho possibilitou selecionar e/ou gerar 40 variáveis pré-processadas, que contêm informações sobre o comportamento (nesse caso, o progresso acadêmico) de mais de 34.000 usuários únicos das plataformas durante o período em que os dados foram extraídos.
Atualmente, está em andamento um trabalho para explorar as informações latentes nessas variáveis. As tecnologias (clustering) começaram a ser desenvolvidas usando redes neurais e algoritmos baseados em distância para criar um sistema dinâmico de modelagem de alunos que leva em conta a progressão temporal dos alunos em seus cursos. Os resultados preliminares desses algoritmos refletem dados animadores, pois as métricas de desempenho mostram que os sistemas agrupam corretamente 8 de cada 10 alunos com base nos parâmetros de treinamento definidos para os modelos. Esses resultados sugerem à equipe de pesquisa que, após um processo de otimização de parâmetros ou seleção de novos algoritmos, pode ser possível melhorar os resultados iniciais, o que é muito favorável para a tomada de decisões.
No lado da UPC, os responsáveis estão pesquisando e desenvolvendo tecnologias para análise de perfis sociais. Levando em conta a relevância do perfil social (incluindo interações entre alunos e professores) e a disponibilidade de diferentes técnicas de análise de gráficos que devem permitir sua modelagem, essa tarefa específica é dedicada à análise automatizada do perfil social dos alunos.
No restante do ano e no último ano do projeto, o trabalho se concentrará na otimização, no desenvolvimento de um sistema de intervenção e na criação de protótipos e validação das soluções propostas.
A iniciativa está enquadrada no plano de pesquisa estadual 2021-2023 dentro da chamada para Projetos de Colaboração Público-Privada 2021.
A publicação faz parte do projeto CPP2021-008349, financiado pelo MCIN/AEI/10.13039/501100011033 e pela União Europeia-NextGenerationEU/PRTR”.