<div dir="ltr"><div>Prezados Colegas,</div><div><br></div><div><br></div><div>    Pedimos ajuda com a divulgação deste CFP entre seus colaboradores e</div><div>estudantes:</div><div><br></div><div><br></div><div>----------------------------------------------</div><div>*IV WORKSHOP DE CIÊNCIA DE DADOS EDUCACIONAIS (WCDE- 2017)*</div><div>(antigo WORKSHOP DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS)</div><div><br></div><div>VI Congresso Brasileiro de Informática em Educação (CBIE- 2017)</div><div><br></div><div>Recife, 30 de Outubro a 02 de Novembro de 2017</div><div><br></div><div><a href="https://sites.google.com/view/wcde/">https://sites.google.com/view/wcde/</a></div><div>------------------------------------------------------------</div><div><br></div><div><b>*Sobre o evento*</b></div><div><br></div><div>A análise de dados educacionais, de uma maneira geral, representa uma área</div><div>de pesquisa emergente em Informática em Educação para o desenvolvimento de</div><div>métodos que exploram dados oriundos de ambientes educacionais e também</div><div>administrativos com a finalidade de entender melhor os estudantes e os</div><div>cenários em que eles aprendem.</div><div><br></div><div>Dentro deste contexto, nas últimas três edições do Congresso Brasileiro de</div><div>Informática em Educação (CBIE) esta temática estava sendo parcialmente</div><div>tratada no Workshop de Mineração de Dados Educacionais (WMDE), por meio de</div><div>tópicos de interesse que se restringem a dados gerados em ambientes de</div><div>ensino-aprendizagem e com a aplicação de tarefas de mineração de dados como</div><div>predição (regressão, séries temporais e classificação), agrupamento ou</div><div>associação de dados, resultando em descobertas de conhecimento intrínseco</div><div>nos dados. Contudo, ainda há outras áreas de pesquisa nesta temática como é</div><div>o caso de Learning Analytics (LA) que faz uso de técnicas de análises de</div><div>dados,incluindo tarefas de mineração de dados, para confirmar hipóteses</div><div>colocadas em atividades de ensino que envolvem a aprendizagem do aluno,</div><div>fomentando assim recursos analíticos ao tutor para entendimento e</div><div>aprimoramento do ensino-aprendizagem. Por fim, existe também a temática de</div><div> Academic Analytics (AA) que tem na essência as mesmas abordagens de</div><div>análise utilizadas em MDE e LA, porém com alteração na fonte de dados,</div><div>nesse caso advindo de sistemas educacionais administrativos.</div><div><br></div><div>Como proposta de englobar as três áreas de pesquisa, uma vez que o foco</div><div>principal de todas estas é analisar dados educacionais para o aprimoramento</div><div>do ensino e aprendizagem, neste ano se fez a alteração do nome do workshop</div><div>para Ciência de Dados Educacionais, ampliando o escopo do evento para uma</div><div>abordagem mais ampla da temática análise de dados e fomentando a Comunidade</div><div>de Informática em Educação um fórum para atualização, discussão e aplicação</div><div>de pesquisas que tem como premissa o uso de dados oriundos da educação.</div><div><br></div><div>O WCDE é parte do Congresso Brasileiro de Informática da Educação (CBIE),</div><div>um evento anual da SBC, que ocorrerá este ano em Recife entre os dias 30 de</div><div>Outubro e 02 de Novembro. Informações adicionais sobre o CBIE estão em</div><div><a href="https://sabertecnologias.com.br/cbie/">https://sabertecnologias.com.br/cbie/</a>.</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><b>*Tópicos de Interesse*</b></div><div><br></div><div>A lista abaixo apresenta alguns tópicos iniciais de interesse deste</div><div>workshop. Porém, ela não é estritamente limitante quanto aos assuntos que</div><div>podem ser tratados em Ciência de Dados Educacionais.</div><div><br></div><div>-  Modelagem analítica de Bancos de Dados Educacionais e integração com</div><div>Dados Abertos (Open Data);</div><div>-  Mineração de Dados Educacionais e Personalização da Aprendizagem;</div><div>-  Infra-estrutura para análise de dados educacionais;</div><div>-  Aplicação de análise de dados educacionais no ensino (Superior ou</div><div>Educação Básica);</div><div>-  Integrando dados educacionais e Internet das Coisas (IoT);</div><div>-  Análise de dados em ambientes emergentes pedagógicos como jogos</div><div>educacionais, MOOCs e Sistemas Tutores Inteligentes;</div><div>-  Análise de dados na aprendizagem social e colaborativa;</div><div>-  Melhores práticas para adaptar o estado da arte das técnicas analíticas</div><div>de recuperação de informação, sistemas de recomendação, análise de redes</div><div>sociais, mineração de opinião para o domínio educativo;</div><div>-  Abordagens, métodos, algoritmos e ferramentas de analítica;</div><div>-  Análise de dados em apoio a tarefas educacionais administrativas;</div><div>-  Uso de dados combinados com teorias para a compreensão da aprendizagem;</div><div>-  Métricas de aprendizagem e avaliação;</div><div>-  Aprendizagem adaptativa e personalizada;</div><div>-  Valores, éticas e leis sobre os dados educacionais;</div><div>-  Visualização de Dados Educacionais;</div><div>-  Processos e metodologias para análises de dados educacionais.</div><div><br></div><div><br></div><div><b>*Datas importantes*</b></div><div><br></div><div>-  Data limite para submissão de artigos: 31/07/2017</div><div>-  Notificação de artigos aceitos: 10/08/2017</div><div>-  Entrega da versão final dos artigos (com copyright): 15/08/2017</div><div>-  Data limite para inscrição de pelo menos um autor por trabalho: 15/09/2017</div><div><br></div></div>