Padrões sequenciais para Learning Analytics: um estudo sobre como redes neurais podem prever o desempenho de estudantes

Foi realizado um estudo para o desenvolvimento de modelos preditivos com base em padrões sequenciais identificados através de logs de atividades de alunos em um ambiente virtual de aprendizado para classificar o desempenho deste aluno antes da conclusão de seu curso. O objetivo deste estudo foi comparar o desempenho de modelos preditivos baseados em algoritmos de árvore de decisão e em redes neurais, bem como identificar se o uso de padrões sequenciais contribui para o desempenho destes modelos ao invés de avaliar as ações individuais realizadas pelos alunos. Concluiu-se que padrões sequenciais e redes neurais pode melhorar o desempenho de um modelo preditivo, mas modelos baseados em árvore de decisão também se destacam entre os melhores.