Mineração de dados educacionais com python

Descobertas e aplicações para a melhoria da qualidade de ensino

Datos Bibliográficos

ID16891747
AutoresLaurita Christina Bonfim Santos (0000-0001-8832-1682, autor de correspondencia), Alexandro Gularte Schäfer (0000-0001-8700-0860), Emerson Santos de Oliveira, Victor Gabriel de Jesus Santos David Costa (0009-0005-7363-1297), Ávila Maria Lima (0000-0002-3629-2856), Jussara Dantas De Souza (0000-0002-5724-460X)
Año2025
Volumen17
Número5
Páginase8380
Fecha de publicación2025-05-22
Peer ReviewedSí
Open AccessSí
TipoARTICLE
RevistaCuadernos de Educación y Desarrollo (JOURNAL)
Identificadores de la revistaISSN: 1989-4155 • E-ISSN: 1989-4155
EditorialBrazilian Journals (PUBLISHER)
DOI10.55905/cuadv17n5-072
OpenAlexW4410614788
IdiomaPT
Referencias citadas13

Este artigo realiza uma revisão sistemática da literatura sobre a Mineração de Dados Educacionais (EDM) com o uso da linguagem Python, analisando seu potencial, desafios e aplicações práticas voltadas à melhoria da qualidade do ensino. Foram examinadas fontes bibliográficas que demonstram como a EDM tem sido empregada para personalizar o ensino, prever riscos de evasão escolar e avaliar práticas pedagógicas baseada em dados. Observou-se que Python, suas bibliotecas especializadas em análise de dados e machine learning, são amplamente utilizados por pesquisadores devido à sua acessibilidade e aplicabilidade em diversos contextos educacionais. A discussão evidenciou benefícios como a personalização da aprendizagem, o suporte à tomada de decisões e o monitoramento em larga escala de sistemas educacionais. Contudo, desafios como a falta de capacitação técnica de professores, barreiras estruturais e questões éticas relacionadas à privacidade foram destacados. Por fim, o artigo apresenta recomendações práticas e propõe futuras pesquisas que aprofundem o uso da EDM como ferramenta transformadora na educação

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