<div dir="ltr"><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center">------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>----------------</div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center"><b><span style="font-size:12pt">IV WORKSHOP DE CIÊNCIA DE DADOS EDUCACIONAIS (<span class="gmail-m_7809173398725681603gmail-il"><span class="gmail-il">WCDE</span></span>’2017)</span></b></div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center">(antigo WORKSHOP DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS)</div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center"> </div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center">VI Congresso Brasileiro de Informática em Educação (CBIE’2017) </div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center"> </div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center">Recife, 30 de Outubro a 02 de Novembro de 2017</div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center"> </div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center"><a href="https://sites.google.com/view/wcde/" target="_blank">https://sites.google.com/view/<span class="gmail-m_7809173398725681603gmail-il"><wbr><span class="gmail-il">wcde</span></span>/</a></div><div dir="ltr" style="font-size:12.8px;text-align:center">------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>------------------------------<wbr>----------------</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px"><b>Sobre o evento</b></div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">A análise de dados educacionais, de uma maneira geral, representa uma área de pesquisa emergente em Informática em Educação para o desenvolvimento de métodos que exploram dados oriundos de ambientes educacionais e também administrativos com a finalidade de entender melhor os estudantes e os cenários em que eles aprendem.</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">Dentro deste contexto, nas últimas três edições do Congresso Brasileiro de Informática em Educação (CBIE) esta temática estava sendo parcialmente tratada no Workshop de Mineração de Dados Educacionais (WMDE), por meio de tópicos de interesse que se restringem a dados gerados em ambientes de ensino-aprendizagem e com a aplicação de tarefas de mineração de dados como predição (regressão, séries temporais e classificação), agrupamento ou associação de dados, resultando em descobertas de conhecimento intrínseco nos dados. Contudo, ainda há outras áreas de pesquisa nesta temática como é o caso de Learning Analytics (LA) que faz uso de técnicas de análises de dados,incluindo tarefas de mineração de dados, para confirmar hipóteses colocadas em atividades de ensino que envolvem a aprendizagem do aluno, fomentando assim recursos analíticos ao tutor para entendimento e aprimoramento do ensino-aprendizagem. Por fim, existe também a temática de  Academic Analytics (AA) que tem na essência as mesmas abordagens de análise utilizadas em MDE e LA, porém com alteração na fonte de dados, nesse caso advindo de sistemas educacionais administrativos.</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">Como proposta de englobar as três áreas de pesquisa, uma vez que o foco principal de todas estas é analisar dados educacionais para o aprimoramento do ensino e aprendizagem, neste ano se fez a alteração do nome do workshop para Ciência de Dados Educacionais, ampliando o escopo do evento para uma abordagem mais ampla da temática análise de dados e fomentando a Comunidade de Informática em Educação um fórum para atualização, discussão e aplicação de pesquisas que tem como premissa o uso de dados oriundos da educação.</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">O <span class="gmail-m_7809173398725681603gmail-il">WCDE</span> é parte do Congresso Brasileiro de Informática da Educação (CBIE), um evento anual da SBC, que ocorrerá este ano em Recife entre os dias 30 de Outubro e 02 de Novembro. Informações adicionais sobre o CBIE estão em <a href="https://sabertecnologias.com.br/cbie/" target="_blank">https://sabertecnologias.co<wbr>m.br/cbie/</a>. </div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px"><b>Tópicos de Interesse</b></div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">A lista abaixo apresenta alguns tópicos iniciais de interesse deste workshop. Porém, ela não é estritamente limitante quanto aos assuntos que podem ser tratados em Ciência de Dados Educacionais.</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">• Modelagem analítica de Bancos de Dados Educacionais e integração com Dados Abertos (Open Data);</div><div style="font-size:12.8px">• Mineração de Dados Educacionais e Personalização da Aprendizagem;</div><div style="font-size:12.8px">• Infra-estrutura para análise de dados educacionais;</div><div style="font-size:12.8px">• Aplicação de análise de dados educacionais no ensino (Superior ou Educação Básica);</div><div style="font-size:12.8px">• Integrando dados educacionais e Internet das Coisas (IoT);</div><div style="font-size:12.8px">• Análise de dados em ambientes emergentes pedagógicos como jogos educacionais, MOOCs e Sistemas Tutores Inteligentes;</div><div style="font-size:12.8px">• Análise de dados na aprendizagem social e colaborativa;</div><div style="font-size:12.8px">• Melhores práticas para adaptar o estado da arte das técnicas analíticas de recuperação de informação, sistemas de recomendação, análise de redes sociais, mineração de opinião para o domínio educativo;</div><div style="font-size:12.8px">• Abordagens, métodos, algoritmos e ferramentas de analítica;</div><div style="font-size:12.8px">• Análise de dados em apoio a tarefas educacionais administrativas;</div><div style="font-size:12.8px">• Uso de dados combinados com teorias para a compreensão da aprendizagem;</div><div style="font-size:12.8px">• Métricas de aprendizagem e avaliação;</div><div style="font-size:12.8px">• Aprendizagem adaptativa e personalizada;</div><div style="font-size:12.8px">• Valores, éticas e leis sobre os dados educacionais;</div><div style="font-size:12.8px">• Visualização de Dados Educacionais;</div><div style="font-size:12.8px">• Processos e metodologias para análises de dados educacionais.</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px"> <b style="font-size:12.8px">Datas importantes</b></div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">• Data limite para submissão de artigos: <font color="#000000"><span style="font-family:Lato,sans-serif;font-size:15px;font-variant-ligatures:none;white-space:pre-wrap"> </span><strong style="box-sizing:border-box;font-family:Lato,sans-serif;font-size:15px;font-variant-ligatures:none;white-space:pre-wrap">20/08/2017</strong></font></div><div style="font-size:12.8px">• Notificação de artigos aceitos: <b>08/09/2017</b></div><div style="font-size:12.8px">• Entrega da versão final dos artigos (com copyright): <b>15/09/2017</b></div><div style="font-size:12.8px">• Data limite para inscrição de pelo menos um autor por trabalho:<b> 15/09/2017</b></div></div>