(untitled) (Anais do Salão Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão, 2013)
A baixa taxa de aprovação e alta taxa de retenção em cursos de engenharia são problemas bem conhecidos. Visando uma contribuição dentro desse escopo, o presente trabalho apresenta um estudo de caso sobre a utilização de técnicas de avaliação formativa, demonstrando que é possível, através de algoritmos de mineração de dados, predizer o desempenho destes estudantes na avaliação formal. Esse trabalho tem como objetivos principais mostrar que a técnica de avaliação formativa como previsor de desempenho do aluno e a criação de modelos computacionais que permitam a identificação de alunos com tendência a reprovação. Foram coletados os dados de 59 estudantes matriculados em uma disciplina do Curso de Engenharia de Computação. Todos os alunos foram submetidos a 8 avaliações formativas, no ambiente virtual de aprendizagem Moddle, sobre os 8 tópicos abordados antes da avaliação somativa. Dentre os dados coletados estão: percentual de assiduidade presencial, percentual de avaliações formativas respondidas, nota média das avaliações formativas, nota da avaliação somativa e rótulo da nota da avaliação somativa (aprovado ou reprovado), percentual de assiduidade total. A análise das notas da avaliação somativa revelou uma taxa de aprovação de apenas 32% e, com o intuito de identificar os fatores que contribuem para esse baixo desempenho, foram realizados experimentos de classificação com algoritmos de árvores de decisão, executados na ferramenta livre Weka. O algoritmo REPTree gerou a seguinte árvore: se o percentual de assiduidade for menor ou igual a 84,1%, o aluno será reprovado, caso contrário, ele será aprovado. Já o algoritmo J48 gerou uma árvore na qual estudantes que possuem mais do que 72.73% de percentual de assiduidade total e mais do que 90% de percentual de assiduidade presencial tendem a ser aprovados, assim como aqueles que possuem um aproveitamento superior a 79,88% nas atividades formativas. De forma geral, nos experimentos executados pode-se perceber claramente que quanto maior o comprometimento do aluno com a disciplina, seja em relação às atividades formativas ou à presença em sala de aula, maior será sua chance de obter aprovação na avaliação somativa. Para exemplificar tal fato, estes experimentos de classificação, em seu conjunto de regras geradas, sempre tomaram como atributo essencial para a aprovação do aluno o seu percentual de assiduidade presencial e o seu desempenho nas avaliações formativas propostas. Os experimentos realizados comprovam uma realidade esperada e que foi exposta no tópico anterior. Porém, apesar de ser uma realidade esperada, havia a carência de dados que pudessem comprová-la. Logo, os diferentes experimentos aqui relatados mostram que os resultados convergem para uma conclusão comum e que predizem, com uma precisão de cerca de 65%, o desempenho de um aluno em relação a sua aprovação. Também é possível verificar que a utilização de avaliações formativas constitui-se em uma poderosa abordagem para permitir um acompanhamento mais preciso do desenvolvimento dos alunos nas áreas de engenharia. Os próximos trabalhos a serem executados incluem a formulação de estratégias que possam prevenir o baixo desempenho dos alunos na avaliação somativas para serem aplicadas no próximo semestre.