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There is an increasing number of courses taught using virtual learning environments. However, these environments face the challenge of keeping students motivated and engaged. A huge amount of data is generated by these environments that can be used to discover patterns regarding student engagement. In this work, a model based on undirected graphs was proposed, where the elements represent students and their connections are similarity in their behavior. The Label Propagation algorithm was used to group students based on three engagement metrics. A quantitative analysis was carried out to identify students who are not engaged who may need help. The results point to a significant difference concerning students’ actions that represent the phenomenon of engagement between students with better and worse performance. Resumo. Há um número crescente de cursos ministrados utilizando ambientes virtuais de aprendizagem. Contudo, esses ambientes enfrentam o desafio de manter alunos motivados e engajados. Uma grande quantidade de dados é gerada por esses ambientes e podem ser usados para análise de comportamento dos alunos. Neste trabalho, é proposto um modelo baseado em grafos não direcionados para identificar o engajamento de alunos. O algoritmo Label Propagation foi utilizado para agrupar os alunos com base em três métricas de engajamento. Uma análise quantitativa foi realizada para identificar os alunos não engajados que possam precisar de intervenção. Os resultados apontam para uma diferença significativa em relação às ações dos alunos que representam o fenômeno do engajamento entre os alunos de melhor e pior desempenho.

Análise do Engajamento dos Alunos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem para detecção de comunidade