A Abordagem Temporal proposta considera que os modelos preditivos são aplicados em dois momentos do curso: durante os semestres e aos finais dos semestres. A cada semestre cursado, mais dados são agregados aos modelos preditivos, sendo estes eminentemente dados variantes. O desenvolvimento da abordagem temporal permite que algoritmos de mineração de dados possam ser aplicados para a identificação de um aluno com risco de evasão em qualquer momento do curso e independentemente da organização das disciplinas do mesmo.
Na Figura 6 é mostrado o processo da abordagem temporal proposta para os Modelos nA (Modelo de predição de desempenho em um AVA). Como proposto na arquitetura, os Modelos nA podem ser aplicados em qualquer instante de tempo t do curso, durante um período ou semestre n: no instante t1, instante t2 ou instante tk.
Cada um desses Modelos nA tem a capacidade de prever a classe de notas de um aluno (trabalhos que predefinem as classes que as notas podem assumir) ao final da disciplina ou prever a média final na disciplina (normalmente são utilizadas técnicas de Regressão Linear ou Regressão Logística para tal propósito).
Na Figura 6 é mostrado o Modelo 1A que pode prever o desempenho de um aluno durante o primeiro período ou semestre em diferentes instantes de tempo. A
preditivo pode ser aplicado em qualquer instante t de um período n. Os Modelos nA são integrados aos Modelos nB, conforme mostrado na Figura 7.
Figura 6 – Processo da Abordagem Temporal para os Modelos nA
Fonte: o autor (2015)
A partir da predição de desempenho em um AVA em um instante tk, a
curso de graduação a distância como um todo, de forma indireta, pelos Modelos nA a partir das consultas às regras que foram obtidas dos Modelos nB ou de forma direta a partir da aplicação dos Modelos nB, conforme Figura 7 do processo geral da abordagem temporal proposta.
Figura 7 – Processo Geral da Abordagem Temporal para os Modelos nA e Modelos nB
Os dados de entrada para os modelos preditivos são mostrados na aba “informações”. Os “Modelos Preditivos” são os modelos que identificam a evasão
durante os períodos ou aos finais dos períodos. Na aba ‘”Predição da evasão” é
mostrada o momento da predição da evasão que pode ser realizada em diferentes momentos: de forma indireta, durante os períodos (Modelos nA) e aos finais dos períodos (Modelos nB)
Os Modelos nB recebem como entrada dados obtidos do SCA, conforme mostrado seção 4.2 que foram transformados para os atributos da seção 4.4, referentes às médias finais das disciplinas, situações das disciplinas e atributos derivados destes, conforme mostrados na seção 4.4, Tabela 7. Na Figura 7 é ilustrada a descoberta de regras pelos Modelos nB que possibilitam aos Modelos nA, de forma indireta, a identificação de um aluno com risco de evasão em um curso de graduação a distância. Na abordagem são consideradas as seguintes situações:
Modelo 1A: o estudante realiza a matrícula em pelo menos uma disciplina identificada como de risco de evasão por regras geradas do Modelo 1B. São utilizados dados obtidos diretamente de um AVA e/ou dados obtidos pelo instrutor para a predição de desempenho em uma disciplina. Com a descoberta de regras pelo Modelo 1B, o Modelo 1A já poderá ser aplicado tomando como referência as disciplinas contidas nas regras. Com a predição antecipada das médias das disciplinas, pode-se utilizar indiretamente o Modelo 1B a partir do Modelo 1A. Ou seja, pode-se prever a evasão no curso de graduação a distância através de dados obtidos de um AVA e/ou de dados gerados pelo instrutor.
Modelo 1B: pode ser aplicado assim que o primeiro período acabar e forem implantadas as médias finais das disciplinas de um estudante no SCA. Também são consideradas informações relacionadas à evasão como a quantidade de disciplinas reprovadas no semestre, quantidade de disciplinas interrompidas, quantidade de
créditos cursados, etc (ver seção 4.4, Tabela 7). O Modelo 1B considera as
informações acadêmicas obtidas ao final do primeiro período e prevê a evasão ou graduação de um aluno ao final do primeiro período.
Modelo 2A: são utilizados dados obtidos diretamente de um AVA e/ou dados obtidos pelo instrutor para a predição de desempenho em uma disciplina. Com a descoberta de regras pelo Modelo 2B, o Modelo 2A já poderá ser aplicado tomando como referência as disciplinas contidas nas regras. Com a predição antecipada das médias das disciplinas, pode-se utilizar indiretamente o Modelo 2B a partir do
Modelo 2a. Ou seja, pode-se prever a evasão no curso de graduação a distância através de dados obtidos de um AVA e/ou de dados gerados pelo instrutor.
Modelo 2B: pode ser aplicado assim que o segundo período acabar e forem implantadas as médias finais das disciplinas de um estudante no SCA. Também são consideradas informações relacionadas à evasão como a quantidade de disciplinas reprovadas no semestre, quantidade de disciplinas interrompidas, quantidade de
créditos cursados, etc (ver seção 4.4, Tabela 7). O Modelo 2B considera as
informações acadêmicas obtidas ao final do segundo período e prevê a evasão ou graduação de um aluno ao final do segundo período.
Modelo 3A: são utilizados dados obtidos diretamente de um AVA e/ou dados obtidos pelo instrutor para a predição de desempenho em uma disciplina. Com a descoberta de regras pelo Modelo 3B, o Modelo 3A já poderá ser aplicado tomando como referência as disciplinas contidas nas regras. Com a predição antecipada das médias das disciplinas, pode-se utilizar indiretamente o Modelo 3B a partir do Modelo 3A. Ou seja, pode-se prever a evasão no curso de graduação a distância através de dados obtidos de um AVA e/ou de dados gerados pelo instrutor.
Modelo 3B: pode ser aplicado assim que o terceiro período acabar e forem implantadas as médias finais das disciplinas de um estudante no SCA. Também são consideradas informações relacionadas à evasão como a quantidade de disciplinas reprovadas no semestre, quantidade de disciplinas interrompidas, quantidade de
créditos cursados, etc. (ver seção 4.4, Tabela 7). O Modelo 3B considera as
informações acadêmicas obtidas ao final do terceiro período e prevê a evasão ou graduação de um aluno ao final do terceiro período.
Modelo nA: são utilizados dados obtidos diretamente de um AVA e/ou dados obtidos pelo instrutor para a predição de desempenho em uma disciplina. Com a descoberta de regras pelo Modelo nB, o Modelo nA já poderá ser aplicado tomando como referência as disciplinas contidas nas regras. Com a predição antecipada das médias das disciplinas, pode-se utilizar indiretamente os Modelos nB a partir do Modelo nA. Ou seja, pode-se prever a evasão no curso de graduação a distância através de dados obtidos de um AVA e/ou de dados gerados pelo instrutor.
Modelo nB: pode ser aplicado assim que o período n acabar e forem implantadas as médias finais das disciplinas de um estudante no SCA. Também são consideradas informações relacionadas à evasão como a quantidade de disciplinas reprovadas no semestre, quantidade de disciplinas interrompidas, quantidade de
créditos cursados, etc. (ver seção 4.4, Tabela 7). O Modelo nB considera as
informações acadêmicas obtidas ao final do período n e prevê a evasão ou graduação de um aluno ao final do período n.