Um Framework para a Integração e Análise das Interações de Estudantes Em Cursos Híbridos
Ensino híbrido; Fusão de dados; Visualização de dados; Tomada de decisão.
Este trabalho propõe o desenvolvimento de um framework integrado para coletar, processar e analisar dados de interações de estudantes em cursos híbridos, unificando informações presenciais e online. A solução inclui a fusão de dados de interações em sala de aula e logs de ambientes virtuais de aprendizagem, utilizando técnicas estatísticas e algoritmos de machine learning para identificar padrões e tendências. Com isso, busca-se apoiar a tomada de decisão docente por meio de visualizações em um dashboard interativo. A proposta visa superar desafios relacionados à integração de dados heterogêneos e sincronização de conteúdos, promovendo práticas pedagógicas personalizadas no contexto do ensino híbrido. O framework e as visualizações desenvolvidas serão avaliados a partir de estudos de caso em disciplinas de graduação, considerando a percepção de utilidade, eficiência e eficácia por parte dos docentes.