Conference Proceedings
Analysing users' access logs in Moodle to improve e learning
Fecha
2007Registro en:
9781595935984
10.1145/1352694.1352767
2-s2.0-56749171120
Autor
Baruque, Cássia Blondet
Amaral, Marília A.
Barcellos, Alexandre
Freitas, João Carlos da Silva
Longo, Carlos Juliano
Institución
Resumen
In this work the UFSC (Federal University of Santa Catarina) and the FGV-RJ (Fundação Getúlio Vargas do Rio de Janeiro) jointly propose the use of a data mining tool to support the analysis of trends, students profiles, as well as to estimate or foresee the usability level of courses being offered, via Moodle, in the Education area. The study carried out by UFSC on the Moodle database allowed a deep understanding of its database, thus making it easier for the Moodle community to execute important tasks, such as the maintenance of the Moodle database, its adaptation following an institutional customization, and, also, a data mart project by the FGV-Online Program to make the necessary analysis possible. In the end of this paper, an example on its applicability is presented, using the association rules technique. Once a data mart oriented to the analysis of the system's usability is developed, various analyses with different objectives can be executed using the database. Some may use the method proposed here or others, including different data mining approaches, such as clustering, neural networks etc. As such, a new contribution is given to the Moodle community. Objetivando possibilitar analisar tendências, perfis demalunos, bem como fazer previsões em relação à usabilidade de seus cursos à distância na área de Educação, que são oferecidos através do LMS Moodle, a UFSC em conjunto com a FGV-RJ propõem neste trabalho o uso de uma ferramenta de mineração de dados para dar suporte a estes processos de análises. O estudo feito pela UFSC sobre a base de dados do Moodle propiciou a completa compreensão de seu banco de dados, facilitando processos importantes para as
comunidades que o utilizam, tais como o de manutenção do banco, adaptação do mesmo em função da customização da ferramenta à Instituição, e, também, o do projeto de um Data Mart, elaborado pela FGV-RJ, que foi
implementado de forma a possibilitar as análises
necessárias. Ao final do artigo, um exemplo desta
aplicabilidade é apresentado, utilizando-se a técnica de regras de associação. Uma vez que um data mart, voltado para a área de análise da usabilidade do sistema seja desenvolvido, variadas análises com objetivos distintos podem ser efetuadas no banco, muitas podendo utilizar a
técnica aqui proposta, e, outras, abrangendo diferentes técnicas da área de mineração de dados, tais como clusterização, redes neurais, etc. Pretende-se, desta forma, estar mais uma vez contribuindo para a comunidade Moodle.