ࡱ> 685Pbjbj.p"gp"gP XX t$GfXXX XXXXy|FlX0X"XX0X<XY :DROPICT: UMA FERRAMENTA PARA MEDIAR A INTERAO DE EDUCADORES COM MODELOS PREDITIVOS DE ALUNOS EM RISCO DE EVASO NA EDUCAO DISTNCIA Resumo A Educao a Distncia ainda sofre com uma alta taxa de evaso. Para enfrentar esse desafio, pesquisadores propuseram solues que utilizam modelos preditivos para identificar alunos em risco de evaso. No entanto, alguns estudos mostram potenciais problemas na eficcia das decises geradas por esses modelos preditivos. Alm disso, novas leis, como a GDPR, determinam que esses modelos sirvam para apoiar as decises finais. Neste trabalho, investigamos como a simulao de cenrio pode ajudar os Educadores a identificar e questionar os resultados obtidos por meio desses modelos preditivos ao explorar lacunas na predio de alunos em risco de abandono. Para isso, realizamos um Mapeamento Sistemtico da Literatura e um conjunto de entrevistas para identificar as caractersticas mais impactantes para a predio de evaso dos alunos. Esses estudos nos permitiram visualizar os atributos escolhidos pela literatura ao desenvolver os modelos preditivos, e as entrevistas forneceram informaes com a experincia dos educadores sobre o assunto. A partir destes resultados implementamos a Dropict, uma ferramenta que permite que os educadores realizem simulaes com os modelos preditivos, para que seja possvel comparar e avaliar seus resultados. Por fim, realizamos avaliaes com educadores da EAD que descreveram sua opinio sobre essa experincia. Conclumos demonstrando as limitaes e pontos positivos da ferramenta Dropict. Palavras-chave: Educao distncia; Inteligncia Artificial; Explicao em IA; Simulao; IHC Abstract Distance Education still suffers from a high dropout rate. To address this challenge, researchers have proposed solutions that use predictive models to identify students at risk of dropout. However, some studies show potential problems in the effectiveness of decisions generated by these predictive models. Also, new laws such as GDPR, dictate that these models should serve to support final decisions. In this work, we investigate how scenario simulation can assist Educators in identifying and questioning the results obtained through these predictive models when exploring gaps in the prediction of students at risk of dropout. For this, we conducted a Systematic Mapping of Literature and a set of interviews to identify the most impacting characteristics for students' prediction of dropout. These studies allowed us to visualize the attributes chosen by the literature when developing the predictive models, and the interviews provided information with the educators' experience on this subject. We implemented Dropict, a tool that allows Educators to carry out simulations with the predictive models so that it is possible to compare and evaluate their results. Finally, we conducted evaluations with Distance Education Educators who described their opinion on this experience. We conclude by demonstrating the limitations and positive points of the Dropict tool. Keywords: Distance Education; Artificial Intelligence; Explainable AI; Simulation; HCI    B H U [      = > H I W X    -./?ºhsRhl5 hsRhlhl h<hlhsRhl5;CJaJh&bLhh;f5aJh&bL5;\hh;fhh;f5;\C./OP$d`a$gdl $da$gdl`gdlgdl`gdl $h`a$gdl$a$gd&bL  NOPhlhUmH sH hsRhlmH sH hlmH sH hNhlmH sH "hsRhl5;CJaJmH sH ,1h. A!"#$% x666666666vvvvvvvvv666666>6666666666666666666666666666666666666666666666666hH66666666666666660666666666666666666666666666666666666666666666606p02&6FVfv2(&6FVfv&6FVfv&6FVfv&6FVfv&6FVfv&6FVfv8XV~ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@ 0@66666 OJPJQJ_HmHnHsHtH\`\ lNormal$dh`a$ CJOJQJ_HaJmHsHtH >A > Fonte parg. padroTiT 0 Tabela normal4 l4a ,k , 0 Sem lista PK![Content_Types].xmlN0EH-J@%ǎǢ|ș$زULTB l,3;rØJB+$G]7O٭V4q!!X!Ni}:m$dҹ3m6nE(=D&s1E.>w?dll2Id!J5;w0he.v}dǪOnnVpVٟ-$JbWi>6@]pHcx@ xqP#Wj=UԽp[}ylѸľ|eH{mGԚ>.ÕnAr!:F-ݑ$Z}]/;nVb*.7p]M|MMM# ud9c47=iVNfUqat2ʇducxψPړ3>>taP3ON"Te&p!GZL~AdԋNʾRLu( phN}:L+@/Uq8)V/rmZUH$6$Ae$} Fs+ ,6,n+sW-jWۃ_y4Sw3?WӊhPxzSq]<4.in6 m^TqU_o.)S cq]_bn)h6FBf& pO vzB4o/C 2BR뤓fH=J↯&:hnuH-MH+9pd<4n(K\|ůVl E7SAUeevPN'" SvͯQ:qD'*SN9} 5LA iTU#尲^,,g$͢fZYEUMwf[^&fV4u/y[*稺(b2bUF1_.S$_][^#*?-F- }nn~fcHmrT Jl4D=ݓiCn PK! ѐ'theme/theme/_rels/themeManager.xml.relsM 0wooӺ&݈Э5 6?$Q ,.aic21h:qm@RN;d`o7gK(M&$R(.1r'JЊT8V"AȻHu}|$b{P8g/]QAsم(#L[PK-![Content_Types].xmlPK-!֧6 0_rels/.relsPK-!kytheme/theme/themeManager.xmlPK-!stheme/theme/theme1.xmlPK-! ѐ' theme/theme/_rels/themeManager.xml.relsPK] P 2P P 8@0(  B S  ?R R R O O R Ul&bLdh;f.|P R @P @UnknownG.[x Times New Roman5Symbol3. .[x Arial7..{$ CalibriC.,.{$ Calibri LightA$BCambria Math"%G5d d !0J J K@P  $Pl2!xxI Romulo PoncianoRomulo Ponciano Oh+'0|  8 D P\dltRomulo Ponciano Normal.dotmRomulo Ponciano6Microsoft Office Word@@lo:j@mFld  ՜.+,0 hp|  J   Ttulo  !"#$&'()*+,./012347Root Entry Fz|Fl9Data 1TableWordDocument.SummaryInformation(%DocumentSummaryInformation8-CompObjv  F$Documento do Microsoft Word 97-2003 MSWordDocWord.Document.89q