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Examinar os fatores que afetam o desempenho acadêmico dos estudantes é um aspecto significativo a ser considerado, pois pode melhorar os processos de ensino e aprendizagem. Várias facetas acadêmicas e não acadêmicas afetam o desempenho dos alunos, como tempo de estudo, frequência de faltas, atividades recreativas e relacionamentos interpessoais. Mineração de dados educacionais (EDM) e analytics de aprendizagem (LA) são dois campos intimamente relacionados que revelam informações úteis a partir de bancos de dados educacionais para gerar percepções que podem ser aplicadas. Este artigo investiga os conjuntos de características mencionados ao hipotetizar o impacto desses fatores no desempenho do aluno com base em estudos existentes e emprega uma combinação de técnicas de LA e EDM para testar as hipóteses. Resultados experimentais mostram que as hipóteses apresentadas foram consistentes em quase todos os aspectos. As percepções deste estudo podem ser usadas para reforçar o desempenho do aluno, mesmo além do escopo acadêmico, por meio da melhoria da política educacional.
Kasi et al. (Terça-feira) estudaram essa questão.