Mineração de dados como suporte educacional
Ano de defesa: | 2018 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Triângulo Mineiro
Instituto de Ciências Exatas, Naturais e Educação - ICENE::Curso de Licenciatura em Matemática Brasil UFTM Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://bdtd.uftm.edu.br/handle/tede/635 |
Resumo: | Ao considerar as demandas educacionais, o processo de informatização do ambiente escolar e o baixo desempenho dos alunos na disciplina de matemática, propõe-se pesquisar, conhecer e adaptar materiais que viabilizem a classificação de estudantes a partir de perfis pautados na relação entre fatores sociais, escolares (avaliações bimestrais e somativas) e extraescolares que possam influenciar sobremaneira no rendimento deles ao final do ano letivo. Para isso, utilizou-se a Mineração de Dados Educacionais (do inglês Educational Data Mining, EDM) – especificamente os algoritmos Random Forest, Gradient Boosting Classifier e KNearest Neighbor Algorithm (KNN) – e a linguagem de programação Python para adaptar modelos por meio de dois conjuntos de dados disponíveis em um site gratuito para comparar a eficiência entre eles. Pretende-se identificar fatores sociais e extraescolares, além de construir perfis de alunos de determinada comunidade, com vistas a discutir metodologias que podem otimizar o processo de ensino e aprendizagem. |