CINTED-UFRGS Novas Tecnologias na Educação ____________________________________________________________________________________________________ V. 14 Nº 1, julho, 2016____________________________________________________________ Mineração de Dados Educacionais Orientada por Atividades de Aprendizagem João Carlos Sedraz Silva – UNIVASF, joao.sedraz@univasf.edu.br Rodrigo Lins Rodrigues– UFRPE, rodrigo.linsrodrigues@ufrpe.br Jorge Luis Cavalcanti Ramos– UNIVASF, jorge.cavalcanti@univasf.edu.br Fernando da Fonseca de Souza – UFPE, fdfd@cin.ufpe.br Alex Sandro Gomes – UFPE, asg@cin.ufpe.br Resumo. Este trabalho, por meio de um estudo de caso, apresenta uma abordagem de Mineração de Dados Educacionais orientada por atividades de aprendizagem, tendo como referência a Teoria da Atividade. O objetivo do estudo foi analisar as diferenças nos resultados dessa abordagem em relação a um processo de mineração holístico, no qual os modelos de predição permitem análises apenas no nível de disciplina, sem a observação de detalhes das atividades de aprendizagem. Os resultados desta pesquisa apontam vantagens da mineração orientada por atividade, que oferece informações em um contexto de interação significativa, com mais subsídios para monitorar e tratar contradições no processo de aprendizagem. Palavras-chave: Mineração de Dados Educacionais, Atividades de Aprendizagem, Teoria da Atividade Educational Data Mining in Oriented Learning Activities Abstract. This paper, through a case study, presents an approach Educational Data Mining oriented by learning activities, with reference to the Activity Theory. The aim of the study was to analyze the differences in the results of this approach to a holistic mining process, in which the prediction models allow analysis only in the level of discipline without the observation of details of the learning activities. The results of this research show the mining advantages driven by activity that provide information in a significant interaction context, with more subsidies to monitor and deals with contradictions in the learning process. Keywords: Educational Data Mining, Learning Activities, Activity Theory. 1. Introdução A Mineração de Dados Educacionais (EDM - do inglês Educational Data Mining) é definida como uma área responsável pelo desenvolvimento de métodos para a extração de conhecimento a partir de base de dados educacionais, especialmente, de cursos a distância online (Kampff, 2008; Romero e Ventura, 2013). Durante o curso, é desejável que a EDM obtenha dados de interação dos estudantes e interprete os seus significados, a fim subsidiar professores em eventuais ajustes nas estratégias pedagógicas. Nesse sentido, tem crescido o número de trabalhos que estudam modelos de predição do desempenho dos discentes (Peña-Ayala, 2014). Para Silva et. al. (2015), os fóruns de discussão são ferramentas relevantes para a interação na modalidade a distância e, em razão disso, sugerem pesquisas que analisem as relações entre a interação nessas ferramentas e o desempenho dos estudantes.