UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

RODRIGO YOSHIO TAMAE 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS EM EDUCAÇÃO 

HÍBRIDA DESENVOLVIDA SEGUNDO A ABORDAGEM CCS 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Presidente Prudente - SP 

2018 

 



 
 

 
 

RODRIGO YOSHIO TAMAE 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS EM EDUCAÇÃO 

HÍBRIDA DESENVOLVIDA SEGUNDO A ABORDAGEM CCS 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tese de Doutorado apresentada ao Programa 

de Pós-Graduação em Educação da Faculdade 

de Ciências e Tecnologia, UNESP/Campus de 

Presidente Prudente, como exigência parcial 

para obtenção do título de Doutor em 

Educação. 

 

Orientador: Dr. Klaus Schlünzen Junior 

 

 

 

 

 

 

Presidente Prudente - SP 

2018 

 

 

 



 
 

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ficha catalográfica elaborada pela Seção Técnica de Aquisição e Tratamento da Informação - Diretoria Técnica 

de Biblioteca e Documentação - UNESP, Campus de Presidente Prudente 

 

  

Tamae, Rodrigo Yoshio. 

T154t Técnicas de Mineração de Dados em Educação Híbrida desenvolvida 

segundo a abordagem CCS / Rodrigo Yoshio Tamae. - 2018 

 310 f. : il. 

  

 Orientador: Klaus Schlünzen Junior 

 Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Ciências 

e Tecnologia, Presidente Prudente, 2018 

 Inclui bibliografia 

  

 1. Mineração de dados educacionais. 2. Abordagem Construcionista, 

Contextualizada e Significativa. 3. Ambiente Virtual de Aprendizagem. 4. 
Educação Híbrida. 5.Educação a Distância. I. Schlünzen Junior, Klaus. II. 

Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Ciências e Tecnologia. III. 

Título. 

  

  

Alessandra Kuba Oshiro Assunção 

CRB-8/9013 



 
 

 
 

 



 
 

 
 

DEDICATÓRIA 

 

 

 

Ao Senhor Deus, Todo Poderoso  

"Mas aquele que considera, atentamente, na lei 

perfeita,lei da liberdade, e nela persevera,não sendo 

ouvinte negligente, mas operoso praticante, esse será 

bem aventurado no que realizar." 

- Tiago 1:25 

 

Aos meus pais, Yoshio (In Memorian) e Lídia 

"Honra teu pai e tua mãe, a fim de que tenhas vida 

longa na terra que o Senhor,o teu Deus, te dá." 

- Êxodo 20:12 

 

A Érika, ao Eduardo e a Vitória 

"Vede que grande o amor nos tem concecido o Pai, a 

ponto de sermos chamados filhos de Deus; e, de fato, 

somos filhos de Deus. Por essa razão, o mundo não nos 

conhece, porquanto não o conheceu a ele mesmo. 

Amados, agora, somos filhos de Deus, e ainda não se 

manifestou o que havemos de ser. Sabemos que, quando 

ele se manifestar, seremos semelhantes a ele, porque 

haveremos de vê-lo como ele é." 

- I João 3:1-2 

 

 

 



 
 

 
 

AGRADECIMENTOS 

 

"Quem tem um amigo, mesmo que um só, não importa onde se encontre, jamais sofrerá de 

solidão; poderá morrer de saudades, mas não estará só." 

-Amyr Klink 

Ao meu orientador, Dr. Klaus Schlünzen Junior. Não há palavras para expressar minha 

gratidão. É a melhor referência que se pode ter de inteligência e de competência, dotado de 

uma habilidade natural única de empoderar as pessoas para que exercitem e desenvolvam suas 

capacidades criativas. Um grande exemplo de generosidade, cordialidade e espírito cristão. 

Professor, você é o responsável pela concretização de um grande sonho e por me ajudar a 

chegar onde nunca imaginei.  

A Dra. Elisa Tomoe Moriya Schlünzen, pois quando a conheci "havia uma porta para a qual 

eu não encontrara nenhuma chave; havia um véu através do qual eu não podia ver" (Omar 

Khayyan). Você é uma pessoa encantadoramente humilde, dedicada e que transparece seu 

grande desejo de ajudar a todos. Obrigado por ter aberto uma porta e me apresentar a 

abordagem CCS, com a qual irei construir um novo caminho. 

Ao Professor Dr. Marcos Luiz Mucheroni, da ECA-USP, por ter sido o meu orientador na 

pesquisa de mestrado, por ter me ajudado a ver o mundo profissional a partir de uma 

perspectiva em que não há separação entre teoria e prática. 

A todos os membros da banca examinadora por terem dedicado um tempo precioso de suas 

vidas para contribuir com os resultados da minha pesquisa. 

A Dra. Danielle Aparecida do Nascimento dos Santos que, mesmo sendo tão jovem, possui 

sólida reputação profissional e é uma referência quanto a abordagem CCS. Seu grande saber 

só não é maior do que sua generosidade. Sua ajuda foi essencial durante toda a pesquisa. 

Ao Dr. Seiji Isotani, pois sendo uma grande referência profissional na área de mineração de 

dados educacionais, aceitou prontamente os convites para compor as bancas de qualificação e 

defesa. Muito obrigado pelas contribuições. 

A Dra. Maria Luisa Furlan Costa por ter se disponibilizado a analisar esta pesquisa e pelas 

importantes contribuições no contexto da EaD para este estudo. É um exemplo de simpatia, 

sutileza e profissionalismo. 

Dr. Milton Hirokazu Shimabukuro por sua criteriosa avaliação e valiosas sugestões que me 

permitiram melhor compreender as relações entre as áreas de exatas e de humanas. 

Aos suplentes da banca examinadora, Dr. Evandro de Costa Barros, Dr. Edson do Carmo 

Inforsato e Dra. Anna Augusta Sampaio. 

Aos Professores das disciplinas cursadas: A Dra. Renata Portela Rinaldi, um pessoa admirável 

com quem pude começar a aprender a trabalhar de forma colaborativa, a partir de um olhar 

amplo e criterioso; ao Dr. Mauro Betti por despertar meu interesse em semiótica; ao Dr. 



 
 

 
 

Cristiano Amaral Garboggini Di Giorgi por apresentar a alma encantadora do trabalho de 

Paulo Freire; a Dra. Arilda Inês Miranda Ribeiro por mostrar que aulas expositivas não são, 

obrigatoriamente, enfadonhas; e a Dra. Neusa Maria Dal Ri por estimular o rigor das normas 

técnicas e a excelência científica.  

A amiga Raquel Pozzenato Silazaki, minha parceira de luta em várias disciplinas e com quem 

compartilhei momentos enriquecedores. 

A amiga Lívia Raposo Bardy Ribeiro Prado por ser um grande exemplo de companheirismo, 

seriedade, superação e dedicação.  

A amiga Olga Lyda Anglas Rosales Tarumoto pelas lições de simplicidade, humildade e 

dedicação. 

Ao amigo Sidinei de Oliveira Sousa por ser um grande exemplo de profissional, de pessoa 

dedicada, que não mede esforços para compartilhar conhecimentos e lições de vida.  

A amiga Denise Ivana de Paula Albuquerque pelas conversas e dicas, sempre motivadoras nos 

intervalos das disciplinas no CPIDES. 

A amiga Ana Virgínia, por não medir esforços em nos ajudar nas reuniões do grupo de 

pesquisa. 

Aos demais colegas e todo pessoal do CPIDES. Há um pouco de vocês em tudo que aprendi. 

Ao pessoal do Núcleo de Educação a Distância (NEaD) da Unesp por toda a ajuda e suporte 

no processo de coleta de dados desta pesquisa. 

Aos funcionários da Secretária de Pós-graduação da Unesp de Presidente Prudente por terem 

sido sempre tão gentis. 

Aos meus Amigos fraternos Weber, Francis, Khristóferson, José Elias, Amélia, Eduardo, Ely, 

Edson e José Júlio, vocês são fonte constante de amparo e inspiração. Vocês são parte deste 

trabalho. 

Aos meus colegas de trabalho por todo apoio, torcida e companheirismo. 

A "dona" Izabel por toda disposição e ajuda sem limites nos momentos cruciais de conclusão 

deste trabalho. 

E, por fim, e não menos importante, a toda "Tigrada de MG" por compreenderem que a 

ausência dos últimos anos se justificou por um objetivo maior, pela realização deste sonho. 

 

Muito obrigado! 



 
 

 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

"Não basta ensinar ao homem uma especialidade, 

porque se tornará assim uma máquina utilizável e 

não uma personalidade. É necessário que adquira 

um sentimento, senso prático daquilo que vale a 

pena ser empreendido, daquilo que é belo, do que é 

moralmente correto." 

 

-Albert Einstein 



 
 

 
 

RESUMO 

 

Esta pesquisa de doutorado está vinculada ao Programa de Pós-Graduação em Educação da 

Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita 

Filho" (FCT/Unesp), campus de Presidente Prudente-SP, na linha de pesquisa "Processos 

Formativos, Ensino e Aprendizagem", nas áreas de Educação a distância (EaD) e Formação 

de Professores. O grande avanço das Tecnologias Digitais da Informação e da Comunicação 

(TDIC) tem provocado inúmeras mudanças em todas as áreas da ciência. Na Educação ocorre 

a ampla adoção e utilização dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), os quais 

podem contribuir para a utilização de TDIC, metodologias ativas de aprendizagem e que 

favorecem a abordagem Construcionista, Contextualizada e Significativa (CCS). A 

abordagem CCS é aquela em que o cursista utiliza a tecnologia como instrumento para 

produzir algo que parte da sua vivência e realidade, e ao se deparar com os conceitos 

curriculares, o professor atua como mediador para ajudá-lo a formalizar esses conceitos. 

Nesse contexto, a Internet e os dispositivos móveis passaram a ser utilizados em escala 

crescente, e tem contribuído para a proliferação de grande quantidade de dados em formato 

digital que, por sua vez, ainda são pouco utilizados para gerar a descoberta de conhecimento 

em contextos educacionais. É onde destaca-se a área de mineração de dados educacionais 

(MDE), que consiste no desenvolvimento de métodos e técnicas orientados a explorar tais 

dados digitais para melhor compreender o comportamento dos cursistas e em quais condições 

eles aprendem. Assim, "como utilizar técnicas de MDE para identificar indícios da abordagem 

CCS nos cursos da modalidade híbrida?" é a questão que norteia esta pesquisa de doutorado, 

pois mesmo professores qualificados para atividades docentes, muitas vezes, não possuem 

proficiência suficiente quanto ao uso de recursos computacionais, tais como linguagens de 

programação e ferramentas de banco de dados, e muito menos, quanto ao uso de técnicas de 

mineração de dados aplicadas à contextos educacionais. A pesquisa fez uso tanto da 

abordagem quantitativa quanto qualitativa, com base no delineamento metodológico Ex Post 

Facto ou Pesquisa não-experimental, pois o estudo foi realizado após a conclusão dos fatos. 

Para responder as questões norteadoras, o curso de Educação Especial na Perspectiva 

Inclusiva do programa Redefor/Unesp foi analisado a partir das categorias CCS (contexto do 

cursista, espiral de aprendizagem e ciclo de ações, aprendizagem em rede, papel do professor 

e formalização de conceitos) definidas com base nas indicações de Schlünzen (2000; 2015), 

Santos (2015) e Valente (2005). Foi utilizado o modelo de mineração de dados proposto por 

Fayad, Piatetsky-Shapiro e Smyth (1996) e as fases que consomem maior esforço repetitivo 

possibilitaram o mapeamento de padrões a serem seguidos, e para minimizar os esforços e 

maximizar os resultados, foi proposto e implementado um protótipo de software denominado 

EDMXP (Educational Data Mining eXPeriment) em linguagem de programação Java para o 

suporte às atividades de seleção, pré-processamento, mineração e análise de dados. As tarefas 

de mineração de dados utilizadas foram as de agrupamento e classificação representadas pelos 

algoritmos Simple KMeans, VSM e J48. Os resultados foram compilados em uma linguagem 

que possibilita aos profissionais de Educação melhor compreenderem os resultados (tabelas e 

gráficos), além de um quadro de indicadores de desempenho (dashboard). Ao final, foi 

possível constatar que a MDE pode ser um fator transformador em Educação a partir do 

momento que possibilita que se tome decisões com base em dados e em fatos, e não apenas de 

forma intuitiva ou por meio de experiências vivênciadas. Representa, portanto, uma nova 

forma de fazer e pensar a Educação. 

Palavras-chave: Mineração de dados educacionais. Abordagem Construcionista, 

Contextualizada e Significativa. Ambiente Virtual de Aprendizagem. Educação Híbrida. 

Eduacação a Distância. 
 



 
 

 
 

ABSTRACT 

 

This doctoral research is bound to the Graduate Program in Education of the Faculty of 

Science and Technology of the São Paulo State University "Júlio de Mesquita Filho" (FCT / 

Unesp), Campus of Presidente Prudente-SP, in the research line "Formative Processes, 

Teaching and Learning", in the areas of Distance Education (D-Learning) and Teacher 

Training. The great advance of the Digital Technologies of Information and Communication 

(DTIC) has caused fullness changes in all areas of science. In Education there is a widespread 

adoption and use of Virtual Learning Environment (VLE), which can contribute to the use of 

DTIC, active learning methodologies and favoring the Constructionist, Contextualized and 

Significative (CCS) approach. The CCS approach is that in which student uses technology as 

an instrument to produce something that arise in your own experience and reality, and when 

he came across with curricular concepts, teacher acts as mediator to help him to formalize 

these concepts. In these context, the Internet and mobile devices started to be used on a 

growing scale and have contributed to the proliferation of large amounts of data in digital 

format, which in turn are little used to generate the knowledge discovery in educational 

contexts. It's where stands out the area of Educational Data Mining (EDM), which consists in 
the development of methods and techniques designed to exploit such digital data to better 

understand students behavior's and in what conditions they learn. Thus, "how to use EDM 

techniques to identify evidence of CCS approach in hybrid mode courses?" it's the issue that 

guides this doctoral research, because even qualified teachers for teaching activities often lack 

sufficient proficiency in the use of computational resources, such as programming languages 

and database tools, much less regarding the use of data mining techniques applied to 

educational contexts. The research made use of both quantitative and qualitative approach, 

based on the methodological design Ex Post Facto or non-experimental research, once this 

study was conducted after the completion of the facts. To answer the leading questions, the 

Special Education course in the Inclusive Perspective of the Redefor / Unesp program was 

analyzed from the CCS categories (student's context, learning spiral and cycle of actions, 

learning network, teacher role and concepts formalization) defined according to the 

indications of Schlünzen (2000; 2015), Santos (2015) and Valente (2005). It was used the data 

mining model proposed by Fayad, Piatetsky-Shapiro and Smyth (1996) and the phases that 

consume most repetitive effort allowed the mapping of patterns to be followed, and to 

minimize efforts and to maximize results, was proposed and implemented a software 

prototype named EDMXP (Educational Data Mining eXPeriment) in Java programming 

language to support selection, preprocessing, mining and data analysis activities. The data 

mining tasks used were clustering and classification tasks represented by the Simple KMeans, 

VSM and J48 algorithms. The results were compiled in a language that enables Education 

professionals to better understand results (tables and graphs), as well as a dashboard of 

performance indicators. Finally, it was possible to verify that EDM can be a transforming 

factor in Education from the moment that allows decisions based on data and facts, and not 

only in an intuitive way or by lived experiences. It represents, therefore, a new way of doing 

and thinking Education. 

Keywords: Educational Data Mining. Constructionist, Contextualised and Significative 

Approach. Virtual Learning Environment. Hybrid Education. Distance Education. 
 

 



 
 

 
 

LISTA DE FIGURAS 

 

Figura 1 - Exemplo do conjunto de combinações possíveis ................................................................. 15 

Figura 2 - Uma visão geral dos passos que compõem os processos de KDD ....................................... 35 

Figura 3 - Áreas que formam a mineração de dados ............................................................................. 36 

Figura 4 - Áreas que compõem a mineração de dados educacionais .................................................... 40 

Figura 5 - As etapas de pré-processamento no contexto de KDD ......................................................... 44 

Figura 6 - Exemplo de Dados para mineração de dados educacionais .................................................. 69 

Figura 7 - Exemplo da Interface do Weka Explorer ............................................................................. 71 

Figura 8 - Árvore de Decisão gerada a partir dos dados do arquivo .ARFF ......................................... 73 

Figura 9 - Equação da Similaridade de Cosseno .................................................................................. 81 

Figura 10 - Exemplo da Equação da Similaridade de Cosseno ............................................................. 81 

Figura 11 - Exemplo da visualização das classes de atividades ............................................................ 83 

Figura 12 - Exemplo do Percurso de Aprendizagem de uma Disciplina............................................... 84 

Figura 13 - Grafo de postagens do fórum 1938 (Como estruturar a Gestão Democrática e Participativa) 

da disciplina 402 (D03-Gestão Democrática e Projeto Pedagógico) .................................................... 88 

Figura 14 - Arquitetura funcional da mineração de textos .................................................................... 89 

Figura 15 - Modelo de Pacote de Palavras ........................................................................................... 90 

Figura 16 - Arquitetura simplificada do protótipo EDMXP ................................................................. 91 

Figura 17 – Menu Consultar Recursos ................................................................................................. 92 

Figura 18 - Seleção da amostragem de cursistas .................................................................................. 93 

Figura 19 - Visão expandida da consolidação dos dados do perfil dos cursistas .................................. 94 

Figura 20 - Menu Pré-processamento ................................................................................................... 94 

Figura 21 - Consulta ao recurso fórum ................................................................................................. 95 

Figura 22 - Preparar análise do fórum .................................................................................................. 95 

Figura 23 -  Desempenho de postagens no fórum ................................................................................. 96 

Figura 24 - Menu Mineração de Dados Educacionais .......................................................................... 96 

Figura 25 - Sumarização do arquivo de log do AVA ........................................................................... 98 

Figura 26 -  Gerar gráfico do comportamento on-line do cursista ........................................................ 98 

Figura 27 - Exemplo da visualização das classes de atividades ............................................................ 99 

Figura 28 - Recurso de anotação do fórum ......................................................................................... 101 

Figura 29 - Detalhe do recurso de anotação das categorias de análise no fórum ................................ 101 

Figura 30 - Interface para criar base para aprendizagem de máquina ................................................. 102 

Figura 31 – Validação do modelo ...................................................................................................... 103 

Figura 32 - Aplicação do modelo de classificação de categorias CCS ............................................... 104 

Figura 33 - Tempo on-line do cursista ................................................................................................ 105 

Figura 34 - Exemplo de Dashboard (Painel de indicadores) de mensagens do cursista ...................... 107 

Figura 35 - Exemplo de Dashboard (Painel de indicadores) sintético do EDMXP ............................. 108 

Figura 36 - Nuvem de palavras (Tag cloud) ....................................................................................... 109 

Figura 37 - Exemplo de tela de anotação de categorias de análise de conteúdo ................................. 117 

Figura 38 - Agrupamento do preenchimento de perfil dos cursistas ................................................... 123 

Figura 39 - Nuvem de palavras do Exemplo 1 ................................................................................... 127 

Figura 40 - Nuvem de palavras do Exemplo 2 ................................................................................... 129 

Figura 41 - Nuvem de palavras do Exemplo 2 ................................................................................... 131 

Figura 42 - Visualização das classes de atividades da disciplina D01 ................................................ 135 

Figura 43 - Valores médios das classes de ações do curso EEPI ........................................................ 137 

Figura 44 - VSM sobre os recursos da disciplina D08 cursista 4045 .................................................. 138 



 
 

 
 

Figura 45 - VSM sobre os recursos da disciplina D08 cursista 7995 .................................................. 139 

Figura 46 - Percurso de Aprendizagem da Disciplina 460 (D05-PEI e Ensino colaborativo) ............. 140 

Figura 47 - Grafo de postagens do fórum 1187 (Habilidades do cursista da EaD) da disciplina 164 

(D00-Introdução a EaD) ..................................................................................................................... 143 

Figura 48 - Interface para anotação em postagens do fórum .............................................................. 146 

Figura 49 - Visualização e edição de anotação em postagens do fórum a partir do recurso de análise de 

conteúdo do EDMXP ......................................................................................................................... 146 

Figura 50 - Etapas da Espiral de Aprendizagem e do Ciclo de Ações do fórum 1187 da disciplina 164

 ........................................................................................................................................................... 147 

Figura 51 - Etapas da Espiral de Aprendizagem e do Ciclo de Ações do fórum 1534 da disciplina 259

 ........................................................................................................................................................... 148 

Figura 52 - Grafo de interações no fórum 2636 (O coensino como modelo de atuação escolar) da 

disciplina 460 (D05-PEI e Ensino colaborativo) ................................................................................ 156 

Figura 53 - Exemplo de Troca de Mensagens entre "Cursistas e Cursistas" ....................................... 161 

Figura 54 - Exemplo de Troca de Mensagens entre "Cursistas e TO" ................................................ 162 

Figura 55 - Grafo do fórum 1939 (Como estruturar a gestão democrática e participativa) da disciplina 

402 (D03-Gestão Democrática e Projeto Pedagógico) ....................................................................... 165 

Figura 56 - Exemplo de postagem curta sem indício de fraude .......................................................... 171 

Figura 57 - Exemplo de postagens curtas com indício de fraude ........................................................ 171 

Figura 58 - Resultado da execução do algoritmo Simple KMeans ..................................................... 173 

Figura 59 - Agrupamento gerado a partir do desempenho dos cursistas em função das postagens curtas

 ........................................................................................................................................................... 175 

Figura 60 - Árvore de decisão gerada pelo Algoritmo J48 ................................................................. 178 

Figura 61 - Representação gráfica do grafo de interação no fórum 1534 da disciplina 259................ 182 

Figura 62- Recorte da Tabela de Probabilidade do cumprimento do ciclo de ações ........................... 186 

Figura 63 - Filtragem de troca de mensagens ..................................................................................... 187 

 

 

 



 
 

 
 

LISTA DE LISTAGENS 

 

Listagem  1 - Exemplo de um arquivo ARFF ....................................................................................... 48 

Listagem  2 - Arquivo .ARFF gerado a partir da Tabela Modelo de Dados para EDM ........................ 70 

Listagem  3 - Regras de Decisão gerada a partir do algoritmo J48 ....................................................... 74 

Listagem  4 - Regras de Decisão gerada a partir do algoritmo J48 ....................................................... 75 

Listagem  5 - Regras de Decisão gerada a partir do algoritmo J48 ....................................................... 76 

Listagem  6 - Simulação de erro no uso de Regras de Decisão............................................................. 77 

Listagem  7 - Simulação de resultado esperado em Regras de Decisão a partir do algoritmo J48 ........ 77 

Listagem  8 - Regras de Classificação gerada a partir do algoritmo JRip ............................................. 79 

Listagem  9 - Exemplo de agrupamentos para mineração de dados educacionais ................................ 80 

Listagem  10 -  Exemplo de vértices e arestas ...................................................................................... 86 

Listagem  11 -  Arquivo ARFF da base de treinamento para TM ....................................................... 103 

Listagem  12 -  Representação em formato ARFF do contexto do cursista ........................................ 119 

Listagem  13 -  Representação em formato ARFF de dados consolidados do perfil ........................... 122 

Listagem  14 -  Representação em formato ARFF de dados agrupados do perfil ............................... 124 

Listagem  15 -  Recorte do arquivo .arff de desempenho na troca de mensagens e postagens curtas . 172 

Listagem  16 -  Saída do processamento do algoritmo J48 ................................................................. 176 

Listagem  17 -  Regras de classificação do modelo ............................................................................ 177 

Listagem  18 -  Índice Kappa e Matriz de Confusão gerada pelo algoritmo J48................................. 177 

Listagem  19 -  Recorte do grafo de interação no fórum 1534 da disciplina 259 ................................ 183 

 

 



 
 

 
 

LISTA DE TABELAS 

 

Tabela 1 - Etapas de Seleção e Coleta de Dados .................................................................................. 61 

Tabela 2 - Subgrupos das Categorias de Análise da Abordagem CCS ................................................. 64 

Tabela 3 - Definição de Classes e Tipos de Ação ................................................................................. 97 

Tabela 4 - Categorias de informações complementares do perfil do cursista ..................................... 118 

Tabela 5 - Dados do perfil básico dos cursistas .................................................................................. 120 

Tabela 6 - Frequência dos dados no perfil básico dos cursistas .......................................................... 120 

Tabela 7 - Dados complementares do perfil dos cursistas .................................................................. 121 

Tabela 8 - Frequência dos dados no perfil reflexivo dos cursistas ...................................................... 121 

Tabela 9 - Perfil do cursista associado ao produto final ..................................................................... 122 

Tabela 10 - Resumo quantidade de dados do perfil ............................................................................ 124 

Tabela 11 - Resumo quantidade de dados do perfil ............................................................................ 125 

Tabela 12 - Análise de conteúdo: Contexto (Exemplo 1) - Parte 1 ..................................................... 126 

Tabela 13 - Análise de conteúdo: Contexto (Exemplo 2) - Parte 1 ..................................................... 128 

Tabela 14 - Análise de conteúdo: Contexto (Exemplo 3) ................................................................... 130 

Tabela 15 - Amostra do resultado do algoritmo VSM ........................................................................ 133 

Tabela 16 - Amostra da tabela mdl_edm_engaja01 ............................................................................ 141 

Tabela 17 - Amostra da tabela mdl_edm_engaja02 ............................................................................ 142 

Tabela 18 - Descoberta de Indícios do Ciclo de Ações: Comparação entre o processso manual (A) e o 

automatizado (B) ................................................................................................................................ 150 

Tabela 19 - Probabilidade de cumprimento da espiral de aprendizagem e do ciclo de ações ............. 152 

Tabela 20 - Médias das etapas do ciclo de ações ................................................................................ 153 

Tabela 21 - Exemplo da Troca de Mensagens entre "Cursistas e Cursistas" e "Professor e Cursistas"

 ........................................................................................................................................................... 157 

Tabela 22 - Agrupamento de Troca de Mensagens entre "Cursistas e Cursistas" e "Professor e 

Cursistas" ........................................................................................................................................... 162 

Tabela 23 - Recorte do agrupamento gerado a partir do algoritmo Simple KMeans .......................... 174 

Tabela 24 - Totais de postagens por desempenho .............................................................................. 179 

 

  



 
 

 
 

LISTA DE QUADROS 

 

Quadro 1 - Identificação do contexto do cursista (categoria C1-Contexto) ........................................ 116 

Quadro 2 - Concepção do produto (Relação com a categoria C1-Contexto) ...................................... 116 

 



 
 

 
 

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS 

 

AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 

AACD Associação de Assistência à Criança Deficiente 

ACM Association for Computing Machinery 

AIED Artificial Intelligence in Education 

API Ambientes Potencializadores de Inclusão (em Educação) 

API Application Programming Interface (em Computação) 

ARFF Attribute-Relation File Format 

AVA Ambiente Virtual de Aprendizagem 

CBIS Congresso Brasileiro de Informática na Saúde 

CCS Construcionista, Contextualizada e Significativa 

CFSSUBSETEVAL Correlation-based Feature Subset Selection for Machine Learning 

CPD Centro de Processamento de Dados 

CSM International Conference on Software Maintenance 

CSV Comma-Separated Values 

DEMAC Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação 

DM Data Mining 

DW Data Warehouse 

EaD Educação a Distância 

EDM Educational Data Mining 

EDM-TF IEEE Task Force of Educational Data Mining 

EEPI Educação Especial na Perspectiva Inclusiva 

EJV Estar Junto Virtual 

EPAEE Estudante Público-Alvo da Educação Especial 

ER Entity-Relationship / Entidade-Relacionamento 

ETL Extract, Transform and Load 

FAEF Faculdade de Agronomia e Engenharia Florestal 

FAIP Faculdade do Interior Paulista 

FAPESP Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo 

FAST Feature Aware Student Knowledge Tracing 

FCT Faculdade de Ciências e Tecnologia 

FFC Faculdade de Filosofia e Ciências 

GNU General Public License 

IA Inteligência Artificial 

ICMC Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (USP/São Carlos) 

IEDMS International Educational Data Mining Society 

IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers 

IP Internet Protocol 

ITS Inteligent Tutoring System 

JEDM Journal of Educational Data Mining 



 
 

 
 

JRIP Java RIPPER (Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction) 

KDD Knowledge Discovery in Databases 

LAPTEC International Congress of Logic Applied to Technology 

MEC Ministério da Educação 

MOOC Massive Open Online Course 

MOODLE Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment 

NEaD Núcleo de Educação a Distância 

PBL Problem-Based Learning 

PHP PHP: Hypertext Preprocessor (do original Personal Home Page) 

PKLG Personal Knowledge/Learning Graph 

PPGE Programa de Pós-Graduação em Educação 

REDEFOR Rede São Paulo de Formação Docente 

RIA Rich Interface Application 

RIPPER Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction 

SBC Sociedade Brasileira de Computação 

SEE-SP Secretaria da Educação do Estado de São Paulo 

SoLAR Society for Learning Analytics Research 

SGBD Sistema Gerenciador de Banco de Dados 

SQL Structured Query Language 

TDIC Tecnologias Digitais da Informação e da Comunicação 

TIC Tecnologias da Informação e Comunicação 

TM Text Mining 

TO Tutor On-line 

UFAL Universidade Federal de Alagoas 

UFMG Universidade Federal de Minas Gerais 

UNESP Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" 

UNIMAR Universidade de Marília 

UNOESTE Universidade do Oeste Paulista 

USP Universidade de São Paulo 

VA Visual Analytic Tool 

WEKA Waikato Environment for Knowledge Analysis 

 

 

 



 
 

 
 

SUMÁRIO 

 

APRESENTAÇÃO ................................................................................................................................ 1 

CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO............................................................................................................ 7 

1.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS .................................................................................................... 7 

1.1.1 Justificativa e Relevância .................................................................................................. 8 

1.1.2 Definição do Problema .................................................................................................... 12 

1.1.3 Objetivos: Geral e Específicos ......................................................................................... 17 

1.1.4 Definição dos termos ....................................................................................................... 17 

1.1.5 Indicação da metodologia ................................................................................................ 19 

1.1.6 Organização da Tese ........................................................................................................ 19 

CAPÍTULO 2 - DELINEAMENTO TEÓRICO DA PESQUISA ........................................................ 21 

2.1 ASPECTOS RELEVANTES DO AMBIENTE E ABORDAGEM CCS ................................... 21 

2.2 OS ASPECTOS RELEVANTES SOBRE DESCOBERTA DO CONHECIMENTO EM 

BANCO DE DADOS ....................................................................................................................... 33 

2.3 ASPECTOS RELEVANTES SOBRE MINERAÇÃO DE DADOS .......................................... 36 

2.4 A MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS..................................................................... 37 

2.5 ASPECTOS HISTÓRICOS RELEVANTES SOBRE MINERAÇÃO DE DADOS 

EDUCACIONAIS ............................................................................................................................ 41 

2.6 FUNCIONAMENTO DA MINERAÇÃO DE DADOS ............................................................. 43 

2.7 FERRAMENTAS PARA MINERAÇÃO DE DADOS.............................................................. 46 

2.8 TRABALHOS CORRELATOS EM MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS .............. 48 

CAPÍTULO 3 - DELINEAMENTO METODOLÓGICO DA PESQUISA.......................................... 54 

3.1 METODOLOGIA DE PESQUISA ............................................................................................ 54 

3.2 DEFINIÇÃO DA AMOSTRAGEM DA PESQUISA ................................................................ 56 

3.3. PESQUISAS REALIZADAS NO ÂMBITO DO PROGRAMA REDEFOR ............................ 58 

3.4 PROCEDIMENTOS DE SELEÇÃO E COLETA DE DADOS ................................................. 60 

CAPÍTULO 4 - AS CONTRIBUIÇÕES DA ÁREA DE MINERAÇÃO DE DADOS 

EDUCACIONAIS PARA O DESENVOLVIMENTO DA ABORDAGEM CCS ............................... 68 

4.1 TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS APLICADAS A 

CONTEXTOS DA EDUCAÇÃO HÍBRIDA ................................................................................... 68 

4.1.1 Árvore de Decisão ........................................................................................................... 71 

4.1.2 Regras de Classificação ................................................................................................... 78 

4.1.3 Agrupamento ................................................................................................................... 79 

4.1.4 Distância ou Similaridade de Cosseno ............................................................................. 81 

4.1.5 Grafos de Interação .......................................................................................................... 85 

4.1.6 Mineração de Texto ......................................................................................................... 87 



 
 

 
 

4.2 RECURSOS DO PROTÓTIPO EDMXP ................................................................................... 90 

4.2.1 Módulo de Consultas ....................................................................................................... 92 

4.2.2 Módulo de Pré-processamento......................................................................................... 94 

4.2.3 Módulo de EDM .............................................................................................................. 96 

4.2.4 Módulo de Text Mining (TM) ....................................................................................... 100 

4.2.5 Módulo de Recursos Analíticos ..................................................................................... 104 

4.3 PROCEDIMENTOS PARA UTILIZAÇÃO DO PROTÓTIPO EDMXP ................................ 110 

4.3.1.Selecionar amostragem .................................................................................................. 110 

4.3.2. Consolidar dados dos cursistas ..................................................................................... 110 

4.3.3. Relatórios ..................................................................................................................... 111 

4.3.4. Classe e categoria de ação – Comportamento on-line do cursista ................................. 111 

4.3.5. Percurso de aprendizagem ............................................................................................ 112 

4.3.6 Gerar grafo .................................................................................................................... 112 

4.3.7 Espiral de aprendizagem e ciclo de ações ...................................................................... 112 

4.3.8 Aplicar o modelo de TM para obter o gráfico da Espiral de Aprendizagem e Ciclo de 

ações ....................................................................................................................................... 112 

4.3.9 Gerar o relatório de probabilidade de cumprimento da Espiral de aprendizagem e ciclo de 

ações ....................................................................................................................................... 113 

4.3.10 Obter a troca de mensagens entre “Cursistas e Cursistas” e “Professor e Cursistas” ... 113 

4.3.11 Gerar gráfico contendo as trocas de mensagens entre “Cursistas e Cursistas” e 

“Professor e Cursistas” ........................................................................................................... 113 

4.3.12 Identificação de postagens curtas no fórum ................................................................. 113 

4.3.13 Identificação do desempenho de postagens no fórum .................................................. 113 

4.3.14 Associar o desempenho de postagens com as postagens curtas no fórum .................... 114 

4.3.15 Gráfico do desempenho dos cursistas em função das postagens curtas ........................ 114 

4.4 Considerações .......................................................................................................................... 114 

CAPÍTULO 5 - RESULTADOS E DISCUSSÃO .............................................................................. 115 

5.1 TÉCNICAS DE EDM APLICADAS NA DETECÇÃO DE INDÍCIOS DO CONTEXTO DO 

CURSISTA .................................................................................................................................... 115 

5.2 TÉCNICAS DE EDM APLICADAS NA DETECÇÃO DE INDÍCIOS DA ESPIRAL DE 

APRENDIZAGEM E CICLO DE AÇÕES .................................................................................... 144 

5.3 TÉCNICAS DE EDM APLICADAS NA DETECÇÃO DE INDÍCIOS DA APRENDIZAGEM 

EM REDE ...................................................................................................................................... 154 

5.4 TÉCNICAS DE EDM APLICADAS NA DETECÇÃO DE INDÍCIOS DO PAPEL DO 

PROFESSOR ................................................................................................................................. 163 

5.5 TÉCNICAS DE EDM APLICADAS NA DETECÇÃO DE INDÍCIOS DA FORMALIZAÇÃO 

DE CONCEITOS ........................................................................................................................... 179 



 
 

 
 

CONCLUSÕES ................................................................................................................................. 188 

REFERÊNCIAS ................................................................................................................................. 197 

APÊNDICE A - Arquivo ARFF: Perfil analítico completo do cursista .............................................. 208 

APÊNDICE B - Arquivo ARFF: Dados do Perfil do cursista - Agrupamento ................................... 210 

APÊNDICE C - Resultado da TM do contexto dos cursistas ............................................................. 211 

APÊNDICE D - Comportamento On-Line dos Cursistas (Algoritmo VSM)...................................... 225 

APÊNDICE E - Média do Comportamento On-Line dos Cursistas (Algoritmo VSM) ...................... 234 

APÊNDICE F - Gráficos da Espiral de Aprendizagem e do Ciclo de Ações...................................... 236 

APÊNDICE G - Mensagens Postadas entre "Cursistas e Cursistas" e "Professor e Cursistas" ........... 243 

APÊNDICE H - Cluster gerado pelo Algoritmo Simple KMeans ...................................................... 247 

APÊNDICE I - Arquivo ARFF: Troca de mensagens nos fóruns (Completo) .................................... 256 

ANEXO I - Plano de Trabalho: Redefor/Unesp ................................................................................. 263 

 

 



 

1 
 

APRESENTAÇÃO 
 

 Muitos documentos sobre o tema ciência afirmam que uma tese tem origem na 

observação crítica de uma situação que gera um problema, pois trata-se de uma proposição 

intelectual que apresenta o resultado de uma investigação profunda e complexa, a respeito de 

um determinado problema, com aporte teórico bem definido. No entanto, o problema de 

pesquisa de uma tese não surge rápida e facilmente. 

 Convém, portanto, antes de adentrar no mérito desta questão, expor uma breve 

reflexão sobre os aspectos convergentes da trajetória pessoal, profissional e acadêmica do 

autor para que seja possível compreender como tais elementos se encontram intimamente 

ligados e se constituem na razão de ser desta pesquisa de doutorado. 

 Nasci e cresci na cidade de Marília, interior do estado de São Paulo, analista de 

sistemas e professor universitário, com graduação em Processamento de dados e mestre em 

Ciência da Computação na área de concentração de Arquitetura de sistemas computacionais. 

Trabalho com tecnologias da plataforma Java, desenvolvendo soluções comerciais, e como 

professor de ensino superior trabalho para um grupo de faculdades em cursos de graduação 

nas áreas de Administração de empresas e Engenharia civil. 

 Ingressei no mercado de trabalho aos 15 anos de idade e tive muita sorte, pois fui 

contratado, inicialmente, como office-boy em uma empresa de destaque nacional do ramo de 

soja e açúcar. Foi nesta empresa que tive a oportunidade de adentrar em um Centro de 

Processamento de Dados (CPD) de verdade pela primeira vez e onde meses depois, devido a 

alguns conhecimentos que possuía na área da programação de computadores (um diferencial 

em uma época em que profissionais desta área ainda eram raros), também tive a minha 

primeira oportunidade profissional na área da computação.  

 Ao concluir o segundo grau (atual ensino médio), trabalhando como programador de 

computadores na Universidade de Marília (Unimar), pude cursar graduação em 

Processamento de dados com bolsa integral por ter concluído com êxito a migração do 

sistema para a nova plataforma Unix
1
, além de receber uma nova promoção, desta vez, para o 

cargo de Analista de sistemas.  

 A Itautec-Philco
2
, então fornecedora de equipamentos para os laboratórios de 

informática da Unimar concretizou uma parceria para o desenvolvimento de tecnologias para 

                                                             
1
 Sistema operacional portável, multitarefa e multiusuário originalmente criado por Ken Thompson e Dennis 

Ritchie nos Laboratórios Bell da AT&T. (http://www.opengroup.org/unix) 
2
 http://www.itautec.com.br 



 

2 
 

terminais de autoatendimento e fui indicado a trabalhar neste projeto por dois anos, dividindo 

o meu tempo entre as cidades de Marília e São Paulo. Isso representou também uma grande 

oportunidade, pois foi um período de novidades e de motivação por ter acesso a tecnologia de 

ponta e estar, pela primeira vez, trabalhando em um centro de pesquisa e desenvolvimento 

que combinava competências acadêmicas e mercadológicas, despertando meu interesse em 

pesquisa científica. Trabalhar em uma empresa com as modernas instalações da matriz 

Itautec, no centro de negócios do país, e ter a oportunidade de participar do processo de 

criação de um novo produto intensificou o meu desejo de cursar mestrado. O problema era: 

como? 

 Foi então que, recém formado e com um bom emprego, decidi abrir uma pequena 

empresa de treinamento e desenvolvimento de sistemas com a ilusão de conseguir "montar 

meu próprio horário de trabalho" e ter condições de cursar a pós-graduação Stricto Sensu.  

 Durante a graduação, não tive maiores problemas, pois percorri o caminho inverso de 

formação profissional. Aprendi primeiro no contexto prático (mercado) e depois no teórico 

(graduação). Naquela época, por ser profissional da área da computação, muitos colegas de 

sala pediam aulas particulares de programação de computadores, o que serviu como mais um 

fator motivacional para ingresso na carreira acadêmica no futuro, além conhecer as 

dificuldades que a maior parte das pessoas tem em relação ao aprendizado de técnicas de 

programação de computadores. 

 Após superar as maiores dificuldades com a minha empresa, retomei a busca por 

informações para ingresso no sonhado programa de pós-graduação. O mestrado foi um 

período muito especial (e difícil) da minha vida, principalmente por ter professores de 

altíssimo nível e por aprender grandes lições individuais com cada um deles, a citar: Dr. 

Marcos Luiz Mucheroni
3
 (meu orientador), Dr. Jorge Luiz e Silva

4
, Dr. Edward David 

Moreno Ordonez
5
, Dr. Shusaburo Motoyama

6
 e Dr. Ildeberto Aparecido Rodello

7
. 

 As disciplinas ocorriam semanalmente, consistindo em uma imersão teórica segundo a 

proposta de cada disciplina e, na sequencia, implementávamos um modelo em software de 

tudo aquilo que havíamos estudado. Ainda nas disciplinas, fazíamos avaliações e críticas a 

artigos da ACM (Association for Computing Machinery) ou da IEEE (Institute of Electrical 

                                                             
3
 Lattes: http://lattes.cnpq.br/7224504768054079 

4  
Lattes: http://lattes.cnpq.br/2869976839293137 

5  
Lattes: http://lattes.cnpq.br/8377190526783442 

6  
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6758424820066305  

7
Lattes: http://lattes.cnpq.br/3616991101436026 



 

3 
 

and Electronics Engineers). Com base neles, elaborávamos seminários para os encontros dos 

grupos de estudo envolvendo alunos da graduação e da pós-graduação. Além disso, era 

preciso elaborar uma monografia ao final de cada disciplina, de acordo com a temática 

proposta por cada professor. 

 Foi nesta época que tive a oportunidade de participar de dois eventos importantes: o 

LAPTEC (International Congress of Logic Applied to Technology -  Congresso Internacional 

de Lógica Aplicada à Tecnologia) e o CBIS (Congresso Brasileiro de Informática na Saúde). 

Foram nesses eventos que publiquei os resultados iniciais das pesquisas realizadas nas 

disciplinas e de implementação do meu projeto de mestrado. Neste período, também produzi 

como coautor, um artigo que se tornou um capítulo de livro (MUCHERONI, 2003), publicado 

em Amsterdam, Holanda, pela IOS Press na série "Advances in Intelligent Systems and 

Robotics", volume 101, intitulado "Auto-organizing Agents in Ontologies with Intentions - 

Agentes de Auto-organização em Ontologias com Intenções".  

 Cabe salientar que submeti outro artigo a um evento da IEEE, o CSM (International 

Conference on Software Maintenance), ocorrido em Budapeste, na Hungria. Neste trabalho, 

no entanto, tive alguns problemas, pois a data limite coincidia com o período em que eu 

efetuava ajustes importantes nos experimentos e procurava me concentrar na escrita final da 

dissertação. Infelizmente, não consegui traduzir adequadamente o texto para a língua inglesa 

em tempo hábil, que continha boa parte dos resultados obtidos em minha pesquisa. Com as 

datas de qualificação e defesa se aproximando, decidi por não efetuar a revisão do artigo. 

 Após ter concluído os créditos, fui indicado para uma vaga de professor na instituição 

onde estou até hoje. A instituição é formada por quatro faculdades localizadas nas cidades de 

Marília, Garça, Itapeva, no estado de São Paulo, e a última em Jaciara no Mato Grosso. 

Inicialmente, na unidade de Garça, fui alocado aos cursos de Sistemas de Informação e 

Administração de empresas (e mais tarde também nos cursos de Engenharia florestal, 

Agronomia e Turismo). Na unidade de Jaciara-MT, devido a abertura do curso de Sistemas de 

Informação, fui incumbido de ajustar o curso segundo as necessidades da região até o 

recebimento da comissão de autorização de curso do INEP/MEC. Na unidade de Itapeva-SP 

atuei como coordenador do curso de Sistemas de Informação. E, em Marília, estou alocado ao 

curso de Administração de empresas e, agora, esporadicamente, também no curso de 

Engenharia civil. 

 Esta instituição tem como pontos fortes os veículos e eventos científicos que permitem 

aos professores publicar juntamente com os alunos, os resultados de seus trabalhos de 



 

4 
 

pesquisa. Desta forma, tenho participado de todas as edições dos simpósios nas unidades de 

Garça e Marília. Tenho realizado ao longo desses anos, inúmeras orientações em trabalhos de 

iniciação científica, em trabalhos de conclusão de curso e na produção de artigos científicos 

publicados nos eventos da própria instituição. Foram nestes veículos científicos que fiz os 

primeiros ensaios com foco em Educação a partir do conhecimento adquirido durante as 

disciplinas cursadas no PPGE (Programa da Pós-Graduação em Educação) da FCT/Unesp de 

Presidente Prudente-SP. 

 Para participar do processo seletivo de doutorado empreendi esforços, de tal forma que 

meus modestos conhecimentos em computação pudessem gerar contribuições para a 

comunidade acadêmica e sociedade em geral, a partir da área da Educação.  

 Inicialmente, convém relatar o principal motivo que me fez optar pela "Linha 2 - 

Processos Formativos, Ensino e Aprendizagem" do Programa de Pós-Graduação em 

Educação do PPGE da Unesp de Presidente Prudente: Há anos venho observando as 

dificuldades enfrentadas por alunos de cursos de áreas da Computação e Engenharias quanto 

ao aprendizado de linguagens de programação de computadores. Considerando que sempre 

ministrei disciplinas e treinamentos na área de programação de computadores, busquei por 

recursos e técnicas que me permitissem complementar tais atividades de ensino. Para isso, fiz 

leituras de publicações que abordavam o tema "dificuldades no aprendizado de linguagens de 

programação" e descobri que tratava-se de um problema global e não apenas local, como eu 

supunha. Econtrei nas publicações da Carnegie Mellon University as respostas mais 

esclarecedores. 

 Então, passei a ofertar aos meu alunos, como atividades extracurriculares, 

treinamentos realizados a distância. Isso me permitiu tratar as necessidades individuais dos 

alunos de forma personalizada e os resultados positivos começaram a aparecer. Assim, 

busquei plataformas mais completas que viabilizassem uma melhor interação.  

 Em busca de mais informações sobre Educação a Distância (EaD), ao ler o artigo 

"Barriers to Adoption of Online Learning Systems in U.S. Higher Education", de Bacow et al 

(2012), descobri as necessidades de desenvolvimento tecnológico que esta área demanda, os 

principais obstáculos e as características esperadas para os próximos anos para as plataformas 

de EaD, bem como, pude manter contato direto por e-mail com um dos autores do artigo, o 

que tornou possível a obtenção de mais detalhes (e dicas) sobre a resolução dos problemas.  

 Realizei pesquisas em instituições de renome que desenvolviam pesquisas sobre o 

tema EaD e, neste contexto, a entrevista do Dr. Klaus Schlünzen Junior, coordenador do 



 

5 
 

NEaD/Unesp, concedida ao jornalista Ederson Granetto para UnivespTV a respeito dos 

projetos de EaD da Unesp (UNIVESPTV, 2012) e deixou-me impressionado. 

 Na mesma época, li a tese de doutoramento da professora Elisa Tomoe Moriya 

Schlünzen (2000), intitulada "Mudanças nas Práticas Pedagógicas do Professor: Criando um 

Ambiente Construcionista, Contextualizado e Significativo para Crianças com Necessidades 

Especiais Físicas" (que descreve as mudanças comportamentais necessárias frente a dinâmica 

do ambiente CCS). Esta leitura levou-me a pensar em uma problemática relacionada a EaD 

segundo a abordagem Construcionista, Contextualizada e Significativa (CCS)
8
 e também 

conduziu-me a leitura dos artigos de outros importantes pesquisadores como os Professores 

José Armando Valente e José Manuel Moran. 

 Percebi que o uso de metodologias e abordagens educacionais mais adequadas às 

modalidades a distância e híbridas, passaram a ser temas amplamente explorados por 

programas de pós-graduação, tanto para os níveis de mestrado quanto de doutorado em todo o 

mundo e em diferentes áreas da ciência, como por exemplo, a iniciativa MOOC (Massive 

Open Online Course) edX
9
 (resultado da parceria entre a Universidade de Harvard e MIT). 

 Durante a pesquisa para melhor definir o projeto de doutorado, encontrei artigos que 

abordavam a temática mineração de dados educacionais
10

 (EDM, no original em inglês 

Educational Data Mining) e ao discutir sobre a relevância deste tema com o Professor Dr. 

Klaus Schlünzen Junior (orientador desta tese), foi possível perceber uma lacuna que envolvia 

o uso de um AVA em cursos segundo uma abordagem CCS. Surgiram, então, as questões 

iniciais que desencadearam esta pesquisa: Como apontar indícios da abordagem CCS em 

cursos da modalidade híbrida? Como isso poderia ser sistematizado e implementado? Quais 

seriam as tarefas de EDM mais adequadas? Como deveria ser o processo de preparação e pré-

processamento desses dados para EDM? Como seria o processo de análise dos resultados 

obtidos por meio da EDM? Qual seria o tamanho adequado da amostragem para demonstrar o 

potencial de EDM? Como tornar este recurso disponível aos professores e pesquisadores que 

desconhecem as técnicas e ferramentas de EDM? 

                                                             
8
 A abordagem CCS é aquela em que o cursista utiliza a tecnologia como instrumento para produzir algo que 

parte da sua vivência e realidade, com apoio do professor e ao se deparar com os conceitos curriculares, 

formaliza esses conceitos (SCHLÜNZEN, 2000; 2015; SANTOS, 2015). 

9
 https://www.edx.org/ 

10 A mineração de dados educacionais consiste no desenvolvimento de métodos e técnicas orientados a explorar 

dados produzidos em ambientes educacionais, normalmente, em formato digital, para melhor compreender o 

comportamento dos cursistas e em quais condições eles aprendem (IEDMS, 2016). 

 



 

6 
 

 Esta tese foi elaborada neste contexto e encontra-se em conformidade aos elementos 

descritos na ementa da linha de pesquisa do PPGE, especialmente no tocante a investigação 

dos processos e práticas pedagógicas desenvolvidas no espaços escolares e educativos em 

diferentes contextos socioculturais ao abranger estudos sobre fundamentos e concepções 

teórico-metodológicos nos processos de ensino e aprendizagem; múltiplas linguagens, mídias 

e tecnologias em diferentes modalidades de Educação e áreas do conhecimento;  Educação 

inclusiva;  formação inicial e continuada de professores e seu impacto na prática educativa e 

escolar. 

 

  



 

7 
 

CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO 
 

 Este capítulo contempla a contextualização do tema de pesquisa e sua relevância para 

que seja possível contribuir para o avanço das pesquisas em Educação nas modalidades 

híbrida, a distância e presencial segundo a abordagem CCS. Constam ainda as justificativas, a 

definição do problema de pesquisa, objetivos geral e específicos e a organização desta tese. 

 

1.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS 

 

 É possível perceber que o grande avanço das TDIC (Tecnologias Digitais da 

Informação e da Comunicação) possibilitaram o surgimento de uma infraestrutura com 

características inovadoras, que viabilizaram a construção de uma base coletiva de produção de 

conhecimento capaz de transpor limites sociais, geográficos, cronológicos, culturais, técnicos 

e científicos. Como consequência, diversas áreas da ciência têm passado por mudanças 

significativas e a Educação, apesar de influenciada pela tendência de modernização e 

globalização dos mercados, não acompanha esse movimento. 

 Com o aumento da oferta e da disponibilidade de uma diversidade de recursos, os 

horizontes de atuação na Educação se ampliaram e, neste cenário, destaca-se a Blended 

Learning, uma modalidade de Educação em que parte das atividades são realizadas a distância 

e outra de forma presencial. 

 Considera-se possível potencializar esta modalidade de Educação e aprendizagem com 

uma abordagem moderna e dinâmica como a Construcionista, Contextualizada e Significativa 

(CCS), que faz uso de diversos recursos pedagógicos e tecnológicos para viabilizar a 

construção do conhecimento, em um modelo flexível, híbrido e personalizado, pois possibilita 

que o cursista
11

 seja o maior responsável por seu próprio processo de aprendizagem 

(SCHLÜNZEN, 2015; SANTOS, 2015). Desta forma, os cursistas passam a construir os seus 

conhecimentos segundo os seus estilos de aprendizagem, ao utilizar para isso, metodologias 

ativas com apoio tecnológico e a motivação surge a partir dos cursistas (SCHLÜNZEN, 2015; 

SANTOS, 2015). A abordagem CCS combina o trabalho com projetos e as TDIC em 

temáticas contextualizadas e significativas, com as quais o professor tem as devidas condições 

                                                             
11

 De acordo com o Dicionário Escolar de Língua Portuguesa da Academia Brasileira de Letras (ABL, 2008), os 

termos "aluno", "estudante" e "cursista" podem ser igualmente utilizados para referenciar aquele que deseja ser o 

protagonista do seu próprio processo de aprendizagem. 



 

8 
 

para mudar suas práticas e agir mais como um orientador do que um mero interlocutor de 

conteúdos (SCHLÜNZEN, 2015; SANTOS, 2015). 

 Cabe, portanto, as instituições de ensino implementar as condições necessárias para 

que os cursistas possam desenvolver sua autonomia, de tal forma que, o professor seja capaz 

de desenvolver e desempenhar o importante papel de mediador, conselheiro, orientador e 

parceiro do cursista na busca por informações que estabeleçam ambientes de aprendizagem 

favoráveis a construção do conhecimento.   

 Em um ambiente que a Educação acontece com o auxílio das TDIC, pode-se imaginar 

a produção de uma enorme quantidade de dados em formato digital que, na maioria das vezes, 

não são utilizados sob a ótica analítica. Esses dados, normalmente armazenados apenas para 

fins de controle não são submetidos a um processo de análise para melhor compreender o 

ambiente em que ocorre a aprendizagem. 

 Para garantir uma aprendizagem CCS em cursos ofertados nas modalidades Blended 

Learning e EaD que fazem uso de um AVA (Ambiente Virtual de Aprendizagem) é necessário 

verificar como ocorrem as relações e a construção de produtos. Trata-se de uma tarefa difícil, 

pois as evidências destas relações não podem ser encontradas explicita e facilmente nos 

registros eletrônicos dos AVA. É neste contexto que emerge a EDM, uma tecnologia derivada 

da mineração de dados (DM, no original em inglês Data Mining) que mescla conhecimentos 

das áreas da Computação, Estatística e Educação para possibilitar a descoberta do 

conhecimento oculto em grande volume de dados educacionais digitais, muitas vezes, 

dispersos em diferentes repositórios de dados (ROMERO e VENTURA, 2013). 

 

1.1.1 Justificativa e Relevância  

 

 A frase (supostamente) de autoria de Albert Einstein “Insanidade é continuar fazendo 

sempre a mesma coisa e esperar resultados diferentes” reflete bem o propósito desta pesquisa. 

A sociedade tem vivenciado transformações aceleradas e a Educação se encontra no centro 

dessas mudanças e desafios, pois novas abordagens de ensino e de aprendizagem têm sido 

adotadas. No discurso de grande parte das instituições de ensino encontram-se metas como a 

formação de pessoas autônomas e críticas. Contudo, o desenvolvimento da autonomia dos 

indivíduos, como seres pensantes, críticos e participativos descritos nos objetivos de diversos 

projetos pedagógicos, de propostas metodológicas e igualmente presente no discurso dos 

gestores e professores, não tem se concretizado. 



 

9 
 

 Como ressalta Dewey (PENAFORTE, 2001), trata-se de um processo educacional que 

é incapaz de produzir pessoas dotadas do hábito de aprender por toda a vida termina por 

roubar delas sua capacidade potencial de lidar com situações desconhecidas. De mesmo 

modo, Mandela (2003) afirma que a "Education is the most powerful weapon we can use to 

change the world - Educação é a arma mais poderosa que podemos usar para mudar o 

mundo". A Constituição Federal Brasileira (BRASIL, 1988), em seu Art. 6º, declara que a 

Educação consiste em um dos direitos sociais do cidadão brasileiro. No Art. 205º diz que a 

"Educação é um direito de todos e dever do Estado e da família, que será promovida com a 

colaboração da sociedade, visando o pleno desenvolvimento da pessoa, seu preparo para o 

exercício da cidadania e sua qualificação para o trabalho". No entanto, como observa 

Schlünzen (2015), apesar dos esforços das Secretarias Municipais, Estaduais e do Governo 

Federal, constata-se um processo assíncrono relativo as teorias e práticas, no tocante a 

Educação comum e a inclusão, o que acaba por promover uma dicotomia entre a legislação e 

as práticas. 

 Em pleno século XXI, alguns segmentos da sociedade global ainda resiste, por 

diversos motivos, a penetração das TDIC nos ambientes educacionais, seja para realizar 

projetos ou para complementar o ensino executado de forma tradicional. Cohon (2012) 

compara esse cenário com a indústria a partir dos anos de 1950, quando as tecnologias 

computacionais passaram a ser vistas como instrumentos capazes de gerar diferenciais 

competitivos e incrementar a capacidade produtiva ao viabilizar a redução de custos e 

favorecer a tomada de decisão. 

 Talvez por isso, Freire (FREIRE e PAPERT, 1995) tenha classificado o estado da 

escola, de forma muito polida, como "péssima", mas que para ele a questão não consiste em 

acabar com a escola, mas sim, transformá-la, tornando-a uma entidade tão atual quanto a 

tecnologia, colocando a escola a altura do seu tempo. Em conformidade com esta proposta, 

Papert (FREIRE e PAPERT, 1995) sugere a adoção das TDIC na Educação como algo que 

permitirá ao estudante ser capaz de rejeitar a opressão (do modelo tradicional de ensino) 

(FREIRE, 1970) e se manter dentro de um senso de curiosidade que tinha desde que era 

criança, ressaltando a escola como o local onde as pessoas devem ir e se encontrar para 

aprender, e ressalta que nunca as TDIC poderão substituir a escola. Por isso, exalta que o 

papel dos professores é encontrar um novo caminho e buscar novas práticas pedagógicas que 

privilegiem o protagonismo do estudante em seu próprio processo de aprendizagem. 



 

10 
 

 A professora Loriza Lacerda de Almeida, da Unesp, campus de Bauru, no evento 

"Práticas Pedagógicas"
12

 alertou para as mudanças que ocorrem dentro da sala de aula e que o 

professor deve compreender as mudanças de geração dos estudantes, pois, vivemos um 

momento de ruptura comportamental, no qual novos costumes, atitudes e objetivos exigem 

maior flexibilidade e que devemos aproveitar tal oportunidade para construir uma nova 

sociabilidade e cultura. É preciso, antes de mais nada, reconhecer que os jovens possuem 

novos padrões comportamentais, alto nível consumo de informação e de tecnologia. 

 Por isso, é necessário refletir, antes de tudo, na formação do docente e na qualidade de 

suas práticas, fazendo-se necessário compreender o processo de formação e do 

desenvolvimento dos saberes docentes, bem como, tornar disponível e acessível à este 

profissional, ferramentas analíticas que permitam melhor compreender os cenários atuais que 

envolvem a Educação e os seus personagens. Nóvoa (1999) nos adverte sobre a dicotomia a 

respeito do papel do professor na construção da chamada "Sociedade do futuro", pois há uma 

notória diferença entre a realidade discursiva e a realidade prática. Para ele, os professores são 

vistos com desconfiança, acusados de serem profissionais medíocres e possuírem formação 

deficiente e, em contrapartida, estes mesmos professores são considerados elementos 

essenciais para a melhoria da qualidade de ensino, crescimento social e cultural (no momento 

em que este discurso se faz oportuno), tanto pela sociedade (que faz uso de seus serviços) 

como pela classe política (que implementa as normas a respeito de sua atuação e formação). 

 É notório, portanto, que sejam implementadas mudanças nas práticas pedagógicas. Em 

sua tese de doutorado, Schlünzen (2000) propôs um ambiente para uma nova prática, que 

parte do professor, no trabalho com crianças com necessidades especiais físicas, no qual 

buscou desenvolver um processo ensino-aprendizagem colaborativo, integral em busca da 

totalidade, que propõe uma nova perspectiva para uma nova forma de aprender e ensinar por 

meio do desenvolvimento de projetos e que utiliza as TDIC como ferramentas para uma 

aprendizagem que parte do contexto da criança, relacionando-a à sua realidade sendo, 

portanto, significativa para o cursista. Este é o ambiente Construcionista, Contextualizado e 

Significativo (CCS). 

 De acordo com Schlünzen (2015, p.28-29), é nesse cenário que os processos de 

formação inicial e continuada passaram a ser propostos em uma abordagem CCS, voltada 

mais para o desenvolvimento do indivíduo e menos para a absorção de informações. Mesmo 

                                                             
12 

O evento "Práticas Pedagógicas" aconteceu na Faculdade de Medicina de Botucatu (FMB), no campus da 

Unesp de Botucatu em 24 de Maio de 2013. 



 

11 
 

porque, na “sociedade do conhecimento”, a aquisição de informações pode ser realizada em 

todos os lugares e a qualquer momento, ao passo que a elaboração, a organização, a 

sistematização e a construção do conhecimento podem ser feitas dentro da escola (FREIRE e 

PAPERT, 1995). Além disso, ter a oportunidade de permitir à sociedade educacional usufruir 

dos benefícios das tecnologias, favorecer cada vez mais os processos de ensinar e de aprender, 

são fundamentais dentro dessa abordagem. 

 Ao analisar a abordagem proposta por Schlünzen (2000) percebe-se um problema que 

agrava ainda mais o cenário da Educação brasileira quando se incluí nesta discussão os 

estudantes público-alvo da Educação especial (EPAEE). Assim, ao pensar a Educação de 

forma global é preciso ressaltar a Educação Especial em uma perspectiva inclusiva, pois é 

preciso que a sociedade e a comunidade científica, em particular, busquem formas de incluir 

os EPAEE (SCHLÜNZEN, 2015). É possível vislumbrar que, se articuladas da maneira 

correta, as TDIC podem favorecer a inclusão por meio da oferta de ambientes (como o 

ambiente CCS) capazes de transformar a realidade, potencializar as habilidades e tentar 

equilibrar as condições de ensino e aprendizagem aos EPAEE. Por exemplo, ao utilizar a 

abordagem CCS em um AVA, diferenças como alguma dificuldade ou deficiência tendem a 

ser minimizadas e as qualidades dos indivíduos potencializadas.  

 Enquanto a sociedade aguarda ansiosa por tais mudanças, neste exato momento, uma 

grande quantidade de dados em formato digital está sendo gerada e armazenada em escala 

global, nas mais diversas áreas do conhecimento por meio de recursos digitais e 

computacionais, móveis ou não.  

 A esse respeito, Cortês (2008) afirma que todo sistema de informação tem por 

finalidade duas premissas básicas. A primeira diz respeito aos processos de controle de dados, 

centradas nas operações de coleta, armazenamento, processamento e recuperação de 

informações. A segunda sobre a capacidade de tomar decisões com base nestas informações. 

Pode-se, portanto, vislumbrar que há grande necessidade em gerar teorias e ferramentas 

computacionais para auxiliar professores, por exemplo, a extrair informação útil (e gerar o 

conhecimento) a partir do rápido crescimento do volumes desses dados digitais.  

 É cada vez maior o número de instituições de ensino que passaram a adotar um AVA 

para o ensino nas modalidades a distância (EaD), semipresencial (Híbrida ou Blended 

Learning) e também na presencial. Independentemente da modalidade, grandes volumes de 

dados digitais são produzidos nesses ambientes educacionais, o que gera questões-chave 

(COSTA et al., 2012), como: o que especificamente fazer com esses dados educacionais? 



 

12 
 

Como reverter estas informações em benefícios para as instituições, para estudantes e 

professores envolvidos no contexto de um curso? Como cada um destes atores podem 

identificar e utilizar as informações ocultas nos dados coletados de tal modo que consigam 

tirar proveitos delas? Entre outras. 

 Isso deu origem a uma nova área de pesquisa científica, a EDM, cuja preocupação é o 

desenvolvimento de métodos capazes de explorar dados digitais gerados em contextos 

educacionais para melhor compreender o comportamento dos cursistas e em quais condições 

eles aprendem em um AVA (IEDMS, 2016), ao combinar conhecimentos oriundos da Ciência 

da Computação, Estatística e Educação (ROMERO e VENTURA, 2013). Trata-se da 

adaptação das técnicas de DM para solucionar problemas educacionais.  

 Na abordagem CCS, as pesquisas mais relevantes, realizadas e em andamento, 

partiram de iniciativas dos projetos de extensão, pesquisa e cursos desenvolvidos no âmbito 

do grupo Ambientes Potencializadores de Inclusão (API) e das pesquisas de mestrado e 

doutorado do Programa de Pós-Graduação em Educação (PPGE), ambos da Faculdade de 

Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” 

(FCT/Unesp), câmpus de Presidente Prudente-SP.  

 Em EDM, há muitas contribuições teóricas, mas ainda poucos relatos de resultados 

práticos, o que confirma as declarações de Romero (2013), Ventura (2014) e, Romero e 

Ventura (2013). Ao considerar a aplicação de técnicas de EDM em abordagens 

construcionistas, os relatos científicos tornam-se ainda mais escassos, como por exemplo, 

àquele de Berland, Baker e Blikstein (2014). 

 Por isso, acredita-se que a EDM e a abordagem CCS se constituem em um campo 

fértil de exploração e contribuição científica, e até o momento da conclusão desta tese, não foi 

encontrada na literatura científica de referência (IEDMS, 2016; ROMERO e VENTURA, 

2010; HEGAZI e ABUGROON, 2016) nenhuma pesquisa com resultados similares àqueles 

expostos.  

 

1.1.2 Definição do Problema 

 

 As bases teóricas do ambiente e da abordagem CCS estão descritas na tese de 

Schlünzen (2000) “Mudanças nas Práticas Pedagógicas do Professor: Criando um Ambiente 

Construcionista, Contextualizado e Significativo para Crianças com Necessidades Especiais 

Físicas”, que estabeleceu meios para que novas práticas pedagógicas de professores para 

favorecer o processo ensino e aprendizagem das crianças com deficiências por meio de 



 

13 
 

estratégias baseadas no uso de metodologias ativas de aprendizagem, especificamente, a 

aprendizagem baseada em projetos, na qual as TDIC foram utilizadas como recursos 

potencializadores de aprendizagem dos conceitos disciplinares. Com o passar do tempo e de 

inúmeros esforços, a consolidação da abordagem CCS abriu possibilidades de melhorias para 

os processos de ensino e aprendizagem de maneira geral, bem como, favoreceu ainda mais a 

inclusão de EPAEE. No entanto, na abordagem CCS, o aspecto fundamental é o 

comprometimento profissional do professor, pois ele deve ter disposição para modificar sua 

prática ao gerar um processo constante de formação, reflexão e diálogo, utilizar metodologias 

ativas de aprendizagem e as TDIC.  

 Desta forma, o que se espera do professor é que seja capaz de perceber a importância 

que seu novo papel propõe, uma vez que deve ultrapassar os limites da transmissão de 

informações e buscar meios de estabelecer uma relação mais próxima com o cursista. Este 

novo professor deve desenvolver sua habilidade de analisar e de perceber as limitações e as 

possibilidades individuais para que os envolvidos passem a acreditar em suas capacidades 

autônomas. Uma tarefa difícil, segundo Schlünzen (2015), mas possível de se realizar, uma 

vez que as habilidades do cursista passam a ser externalizadas no decorrer do processo de 

construção, de algo que faça parte do seu contexto e, portanto, lhe é significativo. 

 No contexto dos cursos de Educação Especial na Perspectiva da Educação Inclusiva 

(Programa Redefor/Unesp
13

), de acordo com Schlünzen (2015), uma das ações adotadas para 

verificar como os cursistas têm observado os aspectos da formação para benefício de sua 

prática ou como estão relacionando os conteúdos pedagógicos com o contexto, ou seja, se 

estão se apropriando da abordagem CCS, é reunir no AVA de equipe
14

, os depoimentos destes 

cursistas no decorrer das disciplinas. Assim, a coordenação e as demais equipes puderam 

acompanhar, refletir, intervir e atuar continuamente para a melhoria dos cursos. 

                                                             
13

 De acordo com Schlünzen (2015), no início de 2014, por meio de um convênio assinado entre a Unesp e 

Secretaria da Educação do Estado de São Paulo (SEE-SP), deu-se início, pelo programa Redefor (Rede São 

Paulo de Formação Docente) de Educação Especial e Inclusiva, o planejamento de sete cursos de especialização 

na área de Educação Especial (cada um com certa de 100 vagas) e um curso de Educação Especial na 

Perspectiva da Educação Inclusiva (com 1.000 vagas), elaborados segundo a abordagem CCS, na modalidades 

semipresencial (Blended Learning), em formato acessível, tendo como público-alvo professores e gestores da 

rede pública estadual com interesse em atuar nas salas de recursos como professores especializados. Teve 

previsão de término o ano de 2016. 

14 O AVA de equipe foi instituído para garantir a formação em termos de certificação e aprimoramento 

profissional dos TO (Tutores On-line), na forma de um curso de aperfeiçoamento, dentro do AVA Moodle, 

voltado ao compartilhamento das experiências vivenciadas junto aos cursistas, das ideias e conceitos construídos 

na formação com os autores e da problematização dos aspectos inerentes à mediação pedagógica dentro dos 

pressupostos do EJV, caracterizando a formação em serviço e com significado também para os TO 

(SCHLÜNZEN, 2015). 

 



 

14 
 

 Este processo, de buscar indícios da abordagem CCS no depoimento dos cursistas 

(agrupados no AVA) sugere que sua obtenção ocorre por meio de intervenção humana, uma 

atividade manual, exaustiva e, muitas vezes, sujeita a interpretações dúbias ou imprecisas, 

principalmente se considerarmos o elevado número de cursistas matriculados ativos, o que 

supostamente, levaria os operadores do AVA a duas condições. Na primeira, fariam a busca 

destes relatos um a um, ou seja, iriam “minerar” em todos os registros de atividades de 

cursistas matriculados, o que consumiria muito tempo e poderia inviabilizar tal tarefa. E, na 

segunda, fariam a seleção e coleta por amostragem, justamente, para contornar a primeira 

condição. De qualquer forma, percebe-se um grande esforço manual da coordenação e demais 

membros da equipe nesta tarefa de acompanhar o cursista para que seja possível refletir, 

avaliar e propor melhorias contínuas dos cursos. 

 Diante do exposto, feitas as devidas considerações iniciais inerentes a uma abordagem 

de Educação (CCS) que utiliza as TDIC como uma atividade meio (não como atividade fim), 

fica evidente o esforço humano necessário para acompanhar aspectos que devem estar 

presentes na formação do cursista e que constituem apenas uma parte do problema. Ao incluir 

a EDM neste cenário, surgem outros dois problemas.  

 Por ser a EDM derivada da Ciência da Computação, a primeira dificuldade reside em 

implementar um modelo computacional capaz de abstrair e solucionar o problema (ou pelo 

menos, parte dele), pois (em computação) tudo é finito e os algoritmos dependem dos 

chamados Dados discretos, ou seja, um problema deve possuir limitações claras ou estados 

muito bem definidos (que garantam previsibilidade). Para que se tenha uma ideia do desafio 

computacional que isso representa, vamos supor que, de alguma forma, foram identificadas 

(apenas) cinco características ou parâmetros bem definidos e relevantes da abordagem CCS 

que possam ser localizados, identificados e mensurados em AVA. Digamos que foi possível 

determinar que seria preciso encontrar, nas práticas de um cursista, a combinação de três a 

cinco destas características para que se possa deduzir se "há indícios da abordagem CCS nas 

práticas do cursista". Ao considerar apenas esta suposição, temos o problema de mineração de 

itens frequentes em função da análise combinatória destes cinco parâmetros CCS, no qual 

seria preciso encontrar as possíveis variações e buscá-las nos registros do banco de dados do 

AVA para cada cursista ou curso que se deseja analisar.  

 Emerge daí o segundo problema atrelado ao campo da Estatística. Para chegarmos ao 

número de combinações possíveis e que, portanto, não se repetem, é preciso utilizar a análise 

combinatória simples, que pode ser representada pela fórmula: 



 

15 
 

 
  p!!pm

m!
=pm,C  

na qual: 

 

 m = número de elementos 

 p = número de tomadas 

  

 Neste exemplo, o que se pretende encontrar é a somatória das combinações (tomadas) 

possíveis e, por isso, representada por: 

 

C(5,5)+C(5,4)+C(5,3) 
ou seja, 
 

1 + 5 + 10 = 16 
 

 A Figura 1 ilustra os resultados da análise combinatória, nos quais há destaque para os 

dezesseis possíveis casos (demarcados pelo retângulo) que variam de três a cinco 

combinações.  

 

Figura 1 - Exemplo do conjunto de combinações possíveis 
Fonte: Adaptado de Zaki e Meira Jr, 2014. 

  



 

16 
 

 Assim, o esforço consiste em testar (para encontrar) estas dezesseis tomadas para cada 

cursista, a fim de identificar se há ou não indícios da abordagem CCS nos registros destes 

cursistas no banco de dados do AVA.  

 Agora, fora do campo das suposições, em um AVA real um cursista produz inúmeros 

registros em suas atividades (e não apenas uma para cada cursista, como no exemplo citado). 

Assim, o problema cresce exponencialmente se considerarmos que será necessário determinar 

muito mais do que cinco parâmetros CCS, bem como, utilizar outros métodos estatísticos na 

fase de pré-processamento. Um conjunto de processos, pode-se dizer, inviáveis de serem 

executados manualmente, mas que são imprescindíveis para contribuir com o 

desenvolvimento da abordagem CCS.  

 Por isso, a fonte para coleta de dados da pesquisa deve garantir que sejam alcançados 

os resultados que se esperam. Para atender esta expectativa, foi possível contar com os 

registros de banco de dados do programa Redefor/Unesp (ANEXO I), pois trata-se de um 

conjunto de cursos que estão inseridos nesse contexto.  

 Mesmo professores e pesquisadores devidamente qualificados para as atividades 

docentes, normalmente, não possuem proficiência suficiente quanto ao uso de conhecimentos 

estatísticos e recursos computacionais necessários para conduzir as mediações nas atividades 

de ensino e de aprendizagem, bem como, muitas vezes, encontram dificuldades operacionais 

para acompanhar o processo de aprendizagem no AVA. Desta forma, defende-se nesta tese 

que o uso das técnicas de EDM devidamente organizadas e estruturadas em um modelo 

computacional capaz de abstrair a complexidade das tarefas de EDM, além de possibilitar a 

identificação de indícios da abordagem CCS nas atividades dos cursistas, também podem 

contribuir na compilação dos resultados em linguagem mais adequada para professores e 

pesquisadores ao disponibilizar condições para ajudá-los a melhor gerenciar o processo de 

aprendizagem e, consequentemente, contribuir para o avanço da abordagem CCS. 

 Portanto, ao considerar tais apontamentos, a pergunta que delimita o problema de 

pesquisa desta tese é: como identificar, por meio de técnicas de EDM, indícios da abordagem 

CCS em cursos da modalidade híbrida, a distância ou presencial? Para isso, esta indagação 

metódica desdobra-se nas seguintes questões norteadoras: 

 As informações possíveis de serem sistematizadas a partir da extração de dados do 

SGBD do AVA são suficientes para identificar o contexto do cursita?  



 

17 
 

 Havia engajamento por parte do cursista? Com que frequência ele acessou o AVA e os 

recursos didáticos disponibilizados? Como e quando ele fez uso das ferramentas de 

comunicação (como o fórum)? Cumpriu as atividades de avaliação? 

 Quanto a espiral de aprendizagem e ciclo de ações, o cursista descreveu, executou, 

refletiu e depurou suas ideias ao participar das atividades propostas nos fóruns das 

disciplinas do curso? 

 Ao cumprir as atividades e participar dos fóruns das disciplinas, obteve e gerou 

contribuições (de cursistas e dos professores) a ponto de caracterizar uma 

aprendizagem em rede e a formalização de conceitos curriculares? 

   

1.1.3 Objetivos: Geral e Específicos 

 

 Esta pesquisa tem por objetivo geral aplicar as técnicas de EDM para apontar indícios 

da abordagem CCS nos cursos do programa Redefor/Unesp ofertados na modalidade híbrida, 

a distância e presencial. 

 O objetivo geral se desdobra nos seguintes objetivos específicos: Definir os principais 

conceitos, aspectos históricos, evolução e mecanismos de ação da abordagem CCS, da 

Educação em modalidade híbrida ou Blended Learning mediada pela abordagem CCS e da 

Mineração de Dados Educacionais; Definir o delineamento metodológico, caracterizar as 

variáveis dependentes, independentes e intervenientes, bem como, a amostragem; Identificar 

as principais contribuições possíveis da área de EDM para o desenvolvimento da abordagem 

CCS; Implementar as técnicas para EDM em um protótipo de software para a identificação 

das categorias de análise da abordagem CCS nos registros do AVA; Selecionar, coletar, 

preparar, processar e analisar informações registradas em um banco de dados do AVA para as 

tarefas de EDM; e, por fim, evidenciar o resultado e as discussões frente as teorias que 

fundamentam a abordagem CCS e a EDM. 

 

1.1.4 Definição dos termos 

 

 Ao considerar a utilização de elementos advindos de diferentes áreas do saber, como 

Educação e Ciência da Computação, esta seção define os principais termos utilizados no 

decorrer do texto que podem gerar confusão quanto aos seus significados: 

 



 

18 
 

 Abordagem: refere-se a todo aporte teórico que fundamenta as práticas, ou seja, o 

conjunto de métodos, procedimentos, princípios, tecnologias, os papéis e atitudes do 

professor, do TO e do estudante. 

 Algoritmo de mineração de dados: refere-se a uma sequência finita de instruções bem 

definidas e não ambíguas para cumprir uma determinada tarefa de mineração de 

dados. 

 Automatizado: refere-se ao conjunto de processos que exigiam esforços de execução 

manual e que passaram a ser realizados por meio de funcionalidade implementada em 

software. 

 Funcionalidade ou Atividade: refere-se ao termo utilizado na área da computação para 

definir uma ação ou comportamento com início e fim bem definido e que possa ser 

visualizado; portanto, passível de execução. 

 Implementação: na área da computação é a fase do ciclo de vida do software que 

implica em organizar os meios necessários para que as funcionalidades possam ser 

executadas, como por exemplo, planejar e codificar (com a utilização de uma 

linguagem de programação) uma rotina de cálculo. 

 Método: pode ter duas interpretações. A primeira, quando associada a abordagem, é o 

que possibilita utilizar a abordagem na prática, por meio de diferentes procedimentos e 

técnicas. A segunda, em termos gerais, refere-se a maneira de executar determinada 

ação, de acordo com certos princípios e em determinada ordem. 

 Percurso de Aprendizagem: refere-se ao conceito baseado no trabalho de Romero et 

al. (2008) relacionado ao planejamento da rota de aprendizagem definida para os 

estudantes seguirem um dado elemento do currículo. Não deve ser confundido com o 

conceito de Trilha de Aprendizagem oriunda da área da Educação corporativa. 

 Processo: refere-se ao conjunto de ações para atingir uma meta. 

 Recursos: são meios utilizados para romper uma dificuldade. Por isso, no Moodle, um 

recurso (resource) refere-se a uma ferramenta com a finalidade de auxiliar a 

aprendizagem ou a comunicação. 

 SGBD: é o acrônimo de Sistema Gerenciador de Banco de Dados. No entanto, nesta 

pesquisa, as menções ao termo referem-se ao banco de dados do ambiente virtual de 

aprendizagem Moodle, utilizado pelo Programa Redefor/Unesp, a partir do qual, os 

dados foram coletados. 



 

19 
 

 Tarefa de mineração de dados: refere-se a um tipo de mineração de dados que possui 

um objetivo específico e pode ter diversas implementações por meio de diferentes 

algoritmos que, por sua vez, tem o mesmo objetivo. Por exemplo, nas tarefa de 

classificação encontram-se os algoritmos J48 e LADTree que são da família ou tipo de 

algoritmo Árvore de decisão (Decision Tree). 

 

1.1.5 Indicação da metodologia 

 

 Para definir o delineamento metodológico capaz de suprir as necessidades desta 

pesquisa, deve-se considerar que o curso de Educação Especial na Perspectiva Inclusiva do 

programa Redefor/Unesp, objeto desta pesquisa, já foi finalizado. Trata-se, pois, de uma 

pesquisa cuja abordagem é tanto quantitativa quanto qualitativa e enquadra-se no 

delineamento Ex Post Facto. 

 Outro ponto a ser considerado refere-se as intensas pesquisas que envolvem a 

abordagem CCS e como ela é aplicada em cursos da modalidade híbrida, em busca de 

promover seu pleno desenvolvimento. Nesses cursos, devido ao grande volume de dados 

gerados no AVA em formato digital, torna-se inviável a adoção de procedimentos manuais 

para obter informações capazes de produzir o conhecimento necessário para a concretizar 

essas contribuições. É neste contexto que esta tese defende a utilização de técnicas de 

mineração de dados. 

 A partir da explicitação da justificativa, da relevância, do problema, dos objetivos e da 

indicação metodológica, segue a organização deste documento científico. 

 

1.1.6 Organização da Tese 

 

 Ao considerar todos os pressupostos acadêmicos e científicos supracitados, o texto 

desta tese encontra-se organizado da seguinte forma:  

 Primeiramente, foi redigida uma breve apresentação da trajetória pessoal, profissional 

e acadêmica do autor desta tese de doutorado que pudesse ajudar no entendimento 

contextual que o conduziram ao elementos centrais deste trabalho. Em seguida, no 

Capítulo 1 são expostos os elementos introdutórios e delimitam a estrutura deste 

documento científico. 

 O Capítulo 2 tem por base os principais autores que fundamentam os aspectos teóricos 

da pesquisa, informações necessárias para que se possa compreender o que é a 



 

20 
 

abordagem CCS, como foi concebida, como ocorre seu desenvolvimento e sua 

relevância no contexto educacional, bem como, os componentes da área de mineração 

de dados educacionais. 

 O Capítulo 3 contempla a definição do delineamento metodológico da pesquisa, ou 

seja, descreve o percurso científico para responder as questões norteadoras e atender 

os objetivos desta tese, como a caracterização das variáveis dependentes, 

independentes e intervenientes, além de da definição da amostragem ao definir e 

descrever o programa Redefor/Unesp, e a descrição das etapas do planejamento para a 

seleção e coleta de dados. 

 O Capítulo 4 expõe as contribuições da área de EDM para o desenvolvimento da 

abordagem CCS ao descrever, por meio de um conjunto de dados que representam um 

contexto simples para mineração, as principais tarefas de DM utilizadas nos 

experimentos. Descreve os recursos implementados no protótipo da ferramenta 

EDMXP, concebida com o propósito de ofertar suporte às tarefas de seleção, pré-

processamento, mineração de dados e suporte à análise de dados. Por fim, apresenta 

um roteiro para que o usuário comum possa utilizar o EDMXP em suas pesquisas, 

após ter recebido um breve treinamento, de acordo com o contexto especificado nesta 

tese.  

 O Capítulo 5 descreve os resultados e a discussão a partir dos procedimentos de 

análise, tendo por base a fundamentação teórica que sustenta esta tese e busca elucidar 

o caminho trilhado para solucionar o problema de pesquisa e como as questões 

norteadoras foram sendo resolvidas. 

 Por fim, encontram-se as Conclusões, nas quais estão sintetizadas as contribuições 

desta tese, aquelas que podem possibilitar o desenvolvimento da abordagem CCS e 

aquelas que podem auxiliar professores e pesquisadores a obter uma visão analítica e 

reflexiva a respeito de suas práticas, ao ofertar recursos para revê-las; estão expostos 

também os seus pontos relevantes e as dificuldades encontradas, aquelas que puderam 

e aquelas que não puderam ser superadas; em seguida, o Referencial Bibliográfico, os 

Apêndices e o Anexo. 

 

 

 

 



 

21 
 

CAPÍTULO 2 - DELINEAMENTO TEÓRICO DA PESQUISA 
 

 Alinhada a Constituição Federal (BRASIL, 1988), a Sociedade Brasileiras de 

Computação (SBC, 2009) propôs em seu GD4 (Grande Desafio Grupo 4: Acesso universal; 

Aplicação: Educação) que todos os cidadãos devem ter acesso à Educação, considerando os 

diferentes níveis: Escola formal, primária e secundária, universitária (graduação e pós-

graduação) e técnica, sendo que o acesso universal deve considerar a todos, promover 

benefícios e relevância social. 

 Assim, para melhor compreender as contribuições desta tese, se faz necessário discutir 

os principais elementos conceituais e históricos relevantes que estão no contexto desta 

discussão. 

 

2.1 ASPECTOS RELEVANTES DO AMBIENTE E ABORDAGEM CCS 

 

 O mundo cada vez mais globalizado e competitivo impõe a sociedade um ritmo 

agressivo e imprevisível, e somente aqueles que se colocam de forma resiliente e capazes de 

desenvolver competências para responder aos desafios do século 21 (OCDE, 2015) tem 

maiores oportunidades de sucesso. Por esta razão, é necessário ajudar as pessoas a 

construirem um conjunto equilibrado de capacidades cognitivas e socioemocionais capazes de 

levá-las a se adaptarem ao mundo real atual e futuro. 

 É nesse contexto que destaca-se o professor. No entanto, é bom lembrar que, Nóvoa 

(1999) fez duras críticas a esta retórica sobre o papel fundamental do professor na construção 

do que ele chamou "sociedade do futuro", na qual políticos e intelectuais procuram, cada um a 

sua mera conveniência, dignificar os professores pela valorização da profissão docente e 

ressaltam ainda a importância deles nos "desafios futuros". 

 Portanto, é preciso concordar que, mesmo que os professores sejam considerados 

elementos essenciais para a melhoria da qualidade de ensino, e também do crescimento social 

e cultural, eles são vistos com desconfiança, acusados de serem profissionais medíocres 

(NÓVOA, 1999), reflexos de um contexto, em que burocratas definem vários problemas 

sociais e educacionais numa perspectiva gerencial e não numa perspectiva de conteúdo 

(VONK, 1991). 

 De acordo com o NMC (2012), os programas de formação de professores devem 

refletir as necessidades dos estudantes da atualidade, que chegam ao ambiente escolar já 

acostumados a uma cultura de interatividade com o mundo e ideias, o que requer que os 



 

22 
 

programas de formação de professores venham a integrar a tecnologia adequadamente com a 

pedagogia, de tal forma que os professores recém-formados tenham a mínima compreensão de 

como as tecnologias comumente utilizadas fora das escolas possam ser utilizadas no ensino e 

no aprendizado. 

 Por isso, as estratégias para o desenvolvimento da abordagem CCS promovidas pelo 

grupo de pesquisadores da Professora Dra. Elisa Tomoe Moriya Schlünzen tem como foco o 

desenvolvimento de novas formas de ensinar e de novos ambientes de aprendizagem por meio 

de ações orientadas a mudar o fazer dos professores, a partir da formação inicial até a 

continuada, a estimular a criatividade, a inventividade e a reflexibilidade a partir da 

conjugação do conhecimento sistematizado e da experiência, contextualizada e significativa, 

com os quais os professores tenham condições de executar movimentos contínuos para 

promover a construção do conhecimento (SCHLÜNZEN, 2015). 

 Para que se possa desenvolver um processo de formação que tenha característica de 

continuidade é preciso que o professor seja capacitado à desenvolver competências 

(ALMEIDA, M.E., 1998), tais como:  

 
estar aberto a aprender a aprender, atuar a partir de temas emergentes no contexto e 

de interesse dos alunos, promover o desenvolvimento de projetos cooperativos, 

assumir atitude de investigador do conhecimento e da aprendizagem do aluno, 

propiciar a reflexão, a depuração e o pensar sobre o pensar, dominar recursos 

computacionais, identificar as potencialidades de aplicação desses recursos na 

prática pedagógica, desenvolver um processo de reflexão na prática e sobre a 

prática, reelaborando continuamente teorias que orientem sua atitude de mediação 

(ALMEIDA, M.E., 1998, p.2). 
 

 Por isso é necessário romper com o paradigma do professor como "o ser que é o único 

dono dos saberes" e criar meios para conceber o ensino centrado nos cursistas. Assim, 

ganham espaço as metodologias ativas de aprendizagem, uso em escala das TDIC e a 

valorização das diferenças. São esses, segundo Schlünzen (2000), os princípios base da 

abordagem CCS.  

 No entanto, para gerar uma mudança plena é preciso um trabalho colaborativo capaz 

de promover a inclusão em sua totalidade e, que possibilite o desenvolvimento de recursos 

que tornem viável mensurar e compreender a efetividade de todos esses elementos conjugados 

em uma abordagem. 

 De acordo com Schlünzen (2015), a abordagem CCS é resultado de intensas pesquisas 

que envolvem as Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação (TDIC) nos processos 



 

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de ensinar e aprender mediados por abordagens metodológicas de ensino ativas, aquelas 

centradas na ação dos cursistas em uma perspectiva inclusiva. 

 Pode-se afirmar que o marco histórico da abordagem CCS se dá, primeiro, com a 

concepção do ambiente CCS pela Professora Dra. Elisa Tomoe Moriya Schlünzen em sua tese 

de doutorado (SCHLÜNZEN, 2000), na qual estabeleceu meios para novas práticas 

pedagógicas de professores da AACD (Associação de Assistência à Criança Deficiente) ao 

propor e utilizar a aprendizagem baseada em projetos como principal estratégia para criar um 

ambiente capaz de favorecer o processo de ensino e de aprendizagem das crianças com 

deficiências e as TDIC foram utilizados como recursos potencializadores para a aprendizagem 

dos conceitos disciplinares. Neste sentido, convém, antes, definir que o ambiente CCS: 

 

é um ambiente favorável que desperta o interesse do cursista e o motiva a explorar , 

a pesquisar, a descrever, a refletir a depurar as suas ideias. É aquele cujo problema 

nasce de um movimento na sala de aula, no qual os cursistas, junto com o professor, 

decidem desenvolver, com auxílio do computador, um projeto que faz parte da 

vivência e do contexto dos cursistas. No desenvolvimento deste projeto, os cursistas 

irão se deparando com os conceitos das disciplinas curriculares e o professor 

mediará a sua formalização para que o cursista consiga dar significado ao que está 

sendo aprendido. (SCHLÜNZEN, 2000, P. 82) 
 

 Nesse ambiente, os cursistas construíram produtos que partiam de seus próprios 

contextos, a partir dos quais puderam vivenciar, pensar, criar, expressar e aprender, de forma 

que, sem exceções, tiveram a oportunidade de aprender de forma lúdica e significativa, ao 

mesmo tempo em que os conceitos das disciplinas eram formalizados e relacionados com suas 

vivências, ganharam na qualid