With the popularization of the use of technological resources in education, a bigger amount of data related to the interactions between students and these resources has been stored. Analyzing this data in order to characterize these students is a very important task. In this work, partial results of a master degree's research, from educational data mining techniques are presented, identifying relevant behaviors of students who interacted with an educational web system. These results indicate that these techniques can help teachers to preview the performance of their students to facilitate a future development of a tool that assists this task for teachers. Resumo. Com a popularização do uso de recursos tecnológicos na educação, uma significativa quantidade de dados com relação às interações entre alunos e esses recursos é armazenada. A análise destes dados, visando caracterizar tais alunos é tarefa muito importante. Nesse trabalho, são apresentados resultados parciais de uma pesquisa de mestrado que identificou, por meio de técnicas de mineração de dados educacionais, padrões relevantes de comportamentos de alunos que interagiram com um sistema educacional web. Os resultados apontam que essas técnicas podem auxiliar o professor a prever o desempenho dos seus alunos facilitando futuramente o desenvolvimento de uma ferramenta que facilite essa tarefa para os professores.