A avaliação desempenha papel importante como instrumento sistemático de correção de falhas e promoções de acertos de um processo de aprendizagem. Ela é um dos tripés da escolarização dos estudantes, juntamente com o currículo e o processo de ensino e aprendizagem. Tendo em vista a nova realidade com o ensino online (e-learning) difundido em maior escala devido a pandemia de Covid-19, a Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) institucionalizou a plataforma Multiprova para dar suporte nos processos de avaliação online na instituição. Com a informatização dos processos de avaliação, desafios de Learning Analytics (LA) e necessidade de uso de novas técnicas, como a ciência de dados em grafos. Sendo assim, a tarefa de entender como os estudantes se comportam, identificar perfis dos alunos e obter insights por meio de registros de resoluções das avaliações online é um campo de pesquisa de LA que pode ser otimizado com metodologia orientada a ciência de dados em grafos. Sendo assim, com o uso de técnicas de LA, como Machine Learning (ML), existe a necessidade de transformar modelos interpretáveis na educação. Para isso, técnicas de visualização de dados e eXplainable Artificial Intelligence (XAI) precisam ser consideradas. Partindo dessa realidade, surge a hipótese da tese: É possível utilizar dados de registros de resolução de avaliações online para obtenção de insights sobre o processo de aprendizagem e perfis de estudantes utilizando técnicas de LA, como modelagem de grafos e ML? Para tanto, é apresentado o quadro de fundamentação teórica acerca dos temas que compõem o objeto de estudo, como grafos, LA e avaliações online. Dentre os resultados, uma revisão sistemática da literatura apontou 40 trabalhos envolvendo LA e avaliações online, porém, nenhum trabalho utilizou métricas grafos com técnicas de LA, como ML para analisar o desempenho dos estudantes, além disso, dois estudos de caso foram modelados segundo uma proposta metodologia orientada a dados em grafos. Percebemos a importância do uso de features de grafos em técnicas de LA na identificação de insights sobre a aprendizagem dos estudante considerando a sua jornada na avaliação online, assim como uso de métricas de grafos e XAI para a interpretação dos resultados.