Decis˜ oes iniciais para a instancia¸ c˜ ao do modelo

A implementa¸c˜ao de iniciativas em an´alise educacional exige que sejam tomadas v´arias decis˜oes iniciais `a sua realiza¸c˜ao. Essas decis˜oes s˜ao determinantes para que o modelo possa ser utilizado de forma eficaz, ou seja, com foco em resultados para atingir objetivos e metas institucionais previamente definidas. Desse modo, antes de come¸car um projeto de an´alise educacional para a instancia¸c˜ao do EDRM ´e necess´ario:

• Identificar os problemas institucionais que podem ser resolvidos por meio de an´alises;

2. Entender o cen´ario atual dos dados;

• Identificar quais s˜ao os tipos de sistemas que ser˜ao analisados: SIS, LMS, financeiro, biblioteca, entre outros.

• Avaliar pol´ıticas da institui¸c˜ao e definir pol´ıticas de seguran¸ca da informa¸c˜ao associadas;

• Avaliar quais s˜ao os principais stakeholders desses sistemas: aluno, docente, administrativo organizacional ou institucional.

• Avaliar se as fontes de dados a serem exploradas possuem dados suficientes para o tipo de an´alise desejada.

3. Avaliar que tipo de an´alises ser˜ao realizadas: ad hoc, baseada em indicadores de desempenho e/ou an´alises preditivas;

4. Entender quais an´alises, relat´orios e gr´aficos devem compor o dashboard para possi- bilitar an´alise que sejam abrangentes e relevantes ao processo decis´orio;

5. Avaliar a aderˆencia dos dados institucionais ao EDRM;

• Identificar se os dados dos sistemas educacionais a serem analisados possuem atributos aderentes `a estrutura do EDRM;

• Definir os Data Marts do EDRM que ser˜ao instanciados para o conjunto de dados identificados. Se necess´ario, realizar incrementos `a instˆancia definida. 6. Definir uma boa arquitetura tecnol´ogica considerando a viabilidade financeira da insti-

tui¸c˜ao e a necessidade de um profissional capacitado para a defini¸c˜ao da infraestrutura considerando a instancia¸c˜ao do modelo, bem como sua atualiza¸c˜ao.

5.6

Considera¸c˜oes finais

Neste cap´ıtulo foi detalhada a estrutura dimensional definida para a composi¸c˜ao do EDRM. Inicialmente foram estabelecidos os atributos, medidas e m´etricas derivados a partir de pesquisas que abordam apoio a decis˜ao orientada a dados utilizando Indicadores de Desempenho, Minera¸c˜ao de Dados Educacionais, modelos de dados dimensionais, Data Warehouse e processos de Business Intelligence. Esse conjunto de atributos foram categorizados e passaram a representar atributos de tabelas fato e dimens˜oes, ou seja,

atributos quantitativos e qualitativos. A partir dessas defini¸c˜oes foi poss´ıvel obter um modelo dimensional no formato star schema capaz de abranger diversas perspectivas educacionais de forma correlacionada considerando diferentes stakeholders e n´ıveis de granularidade.

Vale destacar que a defini¸c˜ao de um modelo de dados anal´ıtico n˜ao ´e uma atividade trivial, principalmente considerando a heterogeneidade dos dados provenientes de sistemas educacionais e a possibilidade de utiliza¸c˜ao de diferentes fontes de dados (SIS e/ou LMS). Contudo, uma vez que os dados referentes ao dom´ınio foram definidos e estruturados, essa complexidade passa a ser considerada apenas no processo de ETL sendo diretamente proporcional ao n´umero de fontes de dados a serem analisadas, ou seja, quanto maior a quantidade de fontes de dados maior a complexidade do processo.

Com rela¸c˜ao `a eficiˆencia do modelo, O EDRM ser´a excepcionalmente eficiente quando os dados possu´ırem caracter´ısticas como: grande volume de dados de sistemas educacionais heterogˆeneo e/ou de alta dimensionalidade (muitos atributos ou colunas) e a institui¸c˜ao possuir mapeamento de indicadores de desempenho que possam nortear as an´alises necess´arias.

Ressalta-se que o modelo aqui descrito ´e uma proposi¸c˜ao de um modelo de referˆencia definido por meio da pesquisa de dados provenientes de sistemas educacionais para o desenvolvimento de Data Warehouse no formato star schema. Nesse sentido, o modelo n˜ao representa a ´unica solu¸c˜ao, mas sim uma solu¸c˜ao abrangente que pode ser utilizada por qualquer institui¸c˜ao educacional.

No pr´oximo cap´ıtulo ´e relatado um estudo de caso que utiliza a estrutura do EDRM para realizar an´alises a partir de indicadores de desempenho ou de forma ad hoc a partir de dados de trˆes institui¸c˜oes de ensino.

CAP´ITULO

6

ESTUDO DE CASO: INSTANCIA¸C ˜AO DO

MODELO DE REFERˆENCIA DE DADOS

EDUCACIONAIS

6.1

Considera¸c˜oes iniciais

Segundo Travasso, Gurov e Amaral (2002), o processo experimental vem se tornando o centro do processo cient´ıfico o qual ´e capaz de explorar fatores cr´ıticos e possibilitar a gera¸c˜ao de novos fenˆomenos para que teorias possam ser formuladas e corrigidas. Uma das formas de experimenta¸c˜ao ´e por meio de estudos de caso. Estudos de caso s˜ao experimentos conduzidos com o prop´osito de investigar uma entidade ou um fenˆomeno dentro de um espa¸co de tempo espec´ıfico. O estudo de caso ´e considerado um tipo de an´alise qualitativa desenvolvida para gerar insights explorat´orios.

Sob essa perspectiva, neste cap´ıtulo ´e apresentado um estudo de caso cujo objetivo ´e analisar a viabilidade do Modelo de Referˆencia de Dados Educacionais (Educational Data Reference Model – EDRM) a partir de dados gerados em contextos educacionais reais. Desse modo, deseja-se avaliar a efic´acia do EDRM por meio da gera¸c˜ao de an´alises considerando contextos educacionais vari´aveis como: diferentes perspectivas correlacionadas, n´ıveis de granularidade e stakeholders. O estudo de caso realizado aborda dados referentes `

as principais funcionalidades de sistemas educacionais SIS e LMS utilizados por institui¸c˜oes de ensino superior, p´ublicas e privadas, que atuam a partir das modalidades presencial, h´ıbrida e a distˆancia.

Na Se¸c˜ao 6.2 s˜ao detalhadas as caracter´ısticas do estudo de caso considerando as particularidades de cada uma das institui¸c˜oes analisadas e as ferramentas utilizadas para a condu¸c˜ao do mesmo. Na Se¸c˜ao 6.3 s˜ao detalhadas as trˆes formas de processamentos que realizadas neste estudo considerando as etapas do processo de Business Intelligence. Por fim, na Se¸c˜ao 6.2.4 s˜ao discutidos aspectos de seguran¸ca da informa¸c˜ao e confidencialidade dos dados, aplicados `as institui¸c˜oes participantes deste estudo de caso.