Este trabalho propõe um dashboard (LAD) para análise de dados a partir dos resultados de mineração de dados educacionais, através da predição do desempenho de alunos, cujo objetivo geral é a criação de um mecanismo de visualização que pretende permitir aos professores identificar os alunos dos quais o desempenho predito é não satisfatório, fornecendo informações relativas à trajetória dos alunos no curso e assim possibilitando ao professor a intervenção pedagógica e motivacional. Durante o processo de desenvolvimento da arquitetura, três estágios foram considerados: consciência, onde o foco é a visualização dos dados de diferentes formas; reflexão, cujo objetivo é avaliar a relevância dos dados presentes nas visualizações, por meio de questões feitas pelos próprios professores; sensemaking, que diz respeito à análise e reflexão das respostas dadas às perguntas feitas, gerando novos insights . Com isso, foi desenvolvida uma ferramenta cujo objetivo é apresentar predições de desempenho de alunos de uma forma amigável para os professores, de modo a contribuir com o processo de ensino-aprendizagem e potencializar a interação entre alunos, professores e recursos em AVAs.