A Survey of Applications that use Graph-based Educational Data Mining

Graph-based Educational Data Mining can be used to analyze educational scenarios that are best represented by complex networks. To manipulate these networks, several algorithms have been proposed and are implemented in tools that facilitate the development of practical applications. This article presents a survey of applications in the educational domain implemented using graph-based data mining, and published from 2000 to 2019. 30 papers were selected. Information extracted from these papers include the research questions they proposed to answer, the adopted graph representation, and the data mining algorithms and tools used. Non-statistical methods were used to evaluate and interpret the findings. The results highlight the domains and types of problems where graph-based education data mining is being used and the graphs/networks used to represent these contexts, as well as the dominant data mining approaches being adopted to extract information from these structures. Resumo. A Mineração de Dados Educacionais baseada em grafos pode ser usada para analisar cenários educacionais que podem ser melhor representados por redes complexas. Para manipular essas redes, vários algoritmos foram propostos e implementados em ferramentas que facilitam o desenvolvimento de aplicações práticas. Este artigo apresenta um levantamento de aplicações no domı́nio educacional que implementaram mineração de dados baseados em grafos, e foram publicados entre 2000 e 2019. Ao total 30 artigos foram selecionados. As informações extraı́das desses trabalhos incluem as questões de pesquisa que eles propuseram responder, a representação gráfica adotada e os algoritmos e ferramentas de mineração de dados usados. Métodos não estatı́sticos foram utilizados para avaliar e interpretar os achados. Os resultados destacam os domı́nios e tipos de problemas em que a mineração de dados baseada em grafos está sendo usada e os gráficos / redes usados para representar esses contextos, bem como as abordagens de mineração de dados dominantes adotadas para extrair informações dessas estruturas.