Dentro desse contexto, como parte do Congresso Brasileiro de Informática em Educação (CBIE) essa temática é tratada no WORKSHOP DE CIÊNCIA DE DADOS EDUCACIONAIS (WCDE), que desde 2017 sucedeu ao Workshop de Mineração de Dados Educacionais (WMDE), ao ampliar o seu escopo, alcançando agora as três áreas a seguir: Mineração de Dados Educacionais (MDE): realizada por meio de diversas análises de dados gerados em ambientes de ensino-aprendizagem e com a aplicação de tarefas de mineração de dados como predição (regressão, séries temporais e classificação), agrupamento ou associação de dados, resultando em descobertas de conhecimento intrínseco nos dados educacionais. Learning Analytics (LA): faz uso de técnicas de análises de dados, incluindo tarefas de mineração de dados, para confirmar hipóteses colocadas em atividades de ensino que envolvem a aprendizagem do aluno, fomentando assim recursos analíticos ao tutor para entendimento e aprimoramento do ensino-aprendizagem. Academic Analytics (AA): tem na essência as mesmas abordagens de análise utilizadas em MDE e LA, porém com alteração na fonte de dados, nesse caso advinda de sistemas administrativos educacionais. Na imagem abaixo é apresentado os participantes da versão do WCDE 2018.

Tópicos de interesse

A lista abaixo apresenta alguns tópicos iniciais de interesse deste workshop. Porém, ela não é estritamente limitante quanto aos assuntos que podem ser tratados em Ciência de Dados Educacionais.

• Modelagem analítica de Bancos de Dados Educacionais e integração com Dados Abertos (Open Data);
• Mineração de Dados Educacionais e Personalização da Aprendizagem;
• Infra-estrutura para análise de dados educacionais;
• Aplicação de análise de dados educacionais no ensino (Superior ou Educação Básica);
• Integrando dados educacionais e Internet das Coisas (IoT);
• Análise de dados em ambientes emergentes pedagógicos como jogos educacionais, MOOCs e Sistemas Tutores Inteligentes;
• Análise de dados na aprendizagem social e colaborativa;
• Melhores práticas para adaptar o estado da arte das técnicas analíticas de recuperação de informação, sistemas de recomendação, análise de redes sociais, mineração de opinião para o domínio educativo;
• Abordagens, métodos, algoritmos e ferramentas de analítica;
• Análise de dados em apoio a tarefas educacionais administrativas;
• Uso de dados combinados com teorias para a compreensão da aprendizagem;
• Métricas de aprendizagem e avaliação;
• Aprendizagem adaptativa e personalizada;
• Valores, éticas e leis sobre os dados educacionais;
• Visualização de Dados Educacionais;
• Processos e metodologias para análises de dados educacionais.

Submissão de artigos

O workshop receberá somente ARTIGOS COMPLETOS (até 10 páginas), em Português, Espanhol ou Inglês, que contemplem pesquisas teóricas ou aplicadas originais. Os artigos deverão ser formatados para blind review, segundo o modelo vigente da SBC e submetidos em PDF no endereço JEMS do evento WCDE.

Clique aqui para baixar o modelo vigente da SBC.

Clique aqui para submeter o artigo no JEMS do evento.

Os trabalhos submetidos serão avaliados por, no mínimo, dois membros do comitê avaliador do workshop.

Datas Importantes

• Data limite para submissão de artigos:  08/09/2019
  Notificação de artigos aceitos:  22/09/2019
• Data limite para inscrição de pelo menos um autor por trabalho (enviar comprovante via JEMS):  25/09/2019
• Entrega da versão final dos artigos (com copyright): 29/09/2019

Organização

• Prof. Dr. Ismar Frango da Silveira – Universidade Mackenzie
• Prof. Dr. João Carlos Sedraz Silva – Universidade Federal do Vale do São Francisco
• Prof. Dr. Jorge Luis Cavalcanti Ramos – Universidade Federal do Vale do São Francisco
• Prof. Dr. Leandro Augusto da Silva – Universidade Mackenzi
• Prof. Dr. Luciano Silva – Universidade Mackenzie
• Prof. Dr. Rodrigo Lins Rodrigues – Universidade Federal Rural de Pernambuco