Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Montenegro, Luana Fernandes dos Santos |
| Orientador(a): |
Santana Júnior, Orivaldo Vieira de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA, TECNOLOGIA E INOVAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/46935
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Resumo: |
O objetivo deste trabalho consiste em uma especificação de uma ferramenta de análise de dados, transformando-os em informações relevantes para o processo de ensino e aprendizagem, através da utilização da Mineração de Dados Educacionais (MDE). Visando a personalização do contexto educacional e a oferta de conhecimento para tomada de decisões pedagógicas de forma estratégica, contribuindo com a educação 4.0. Para isso, foi realizada uma revisão da literatura, discussões com professores, levantamento e análise dos requisitos. Durante todo o processo foi utilizado o método Cross-Industry Standard Process of Data Mining (CRISP-DM). Os resultados evidenciaram que a ferramenta proposta pode contribuir com a educaçao 4.0. Através de MDE é possível identificar os perfis e predizer o desempenho dos alunos, com uma boa confiabilidade, antes da aplicação da avaliação da primeira unidade. Além disso, através da plataforma será possível disponibilizar conhecimentos de acordo com o objetivo dos diferentes atores educacionais, realizar avaliações diagnósticas e auxiliar no método de avaliação. Com isso será possível criar melhorias nas práticas educacionais que incentivem o aprendizado, aumentando a motivação e a retenção dos alunos nas disciplinas. |
