Detalhes - Dissertação do PROFMAT

Aluno: LARISSA DE PÁDUA MIRANDA

UFTM - Universidade Federal do Triângulo Mineiro - Uberaba - MG

Dissertação

Título
MINERAÇÃO DE DADOS COMO SUPORTE EDUCACIONAL
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.
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