DC-UFRPE/Licenciatura Plena em Computação/Disciplinas Optativas/Mineração de Dados Educacionais

Programa da Disciplina

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:

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):

Não possui.

Objetivos:

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

Turmas

Bibliografia básica:

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:

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.