Processo periódico para predição do desempenho final dos estudantes

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Bruno João da
Orientador(a): Pimentel, Edson Pinheiro
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=127520&midiaext=81585
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisProcesso periódico para predição do desempenho final dos estudantes2024-02-22Pimentel, Edson PinheiroSilva, Bruno João daUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporPREDIÇÃO DE DESEMPENHO DE ESTUDANTESAPRENDIZADO COMPUTACIONALINTELIGÊNCIA ARTIFICIALPERFORMANCE PREDICTION OF STUDENTSARTIFICIAL INTELLIGENCEMACHINE LEARNINGPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorDados recentes do censo da educação superior do Brasil mostram um crescimento consistente nos números de ingressantes nos cursos de graduação da modalidade a distância. Pesquisas indicam que historicamente as taxas de evasão nesta modalidade são ainda maiores que na modalidade presencial, requerendo um olhar atento para lidar com este problema. A Inteligência Artificial na Educação e, mais especificamente, técnicas de aprendizado de máquina vêm sendo utilizadas para tentar lidar com problemas de evasão e desempenho acadêmico de estudantes. Pesquisas têm mostrado que abordagens de aprendizado de máquina permitem criar algoritmos capazes de considerar diversos fatores para auxiliar na identificação de alunos que apresentam alta probabilidade evadir ou um risco de um baixo desempenho. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo principal propor um processo para a predição periódica do desempenho final dos estudantes em uma disciplina. A elaboração do processo teve por base uma revisão sistemática de literatura para a identificação do estado da arte sobre o tema e também a realização de três experimentos com dados reais de disciplinas que permitiram a discussão das técnicas de aprendizado de máquina e dos atributos utilizados para a predição. Além disso, os experimentos indicam uma predição satisfatória do desempenho dos alunos, permitindo identificar os alunos em risco de reprovação ou evasão. Perante o exposto, o trabalho disponibilizou um processo para apoiar a detecção do insucesso escolar ainda no decorrer de uma disciplina, de modo que o professor e o próprio estudante possam realizar intervenções a fim de reverter o cenário previsto.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=127520&midiaext=81585application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:12:09Zoai:BDTD:127520Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2025-03-14T12:11:33Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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