Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: CAETANO, Natalia Gonçalves
Orientador(a): LEMES, Leandro Cruvinel lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Triângulo Mineiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional
Departamento: Instituto de Ciências Exatas, Naturais e Educação - ICENE::Curso de Licenciatura em Matemática
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Mineração de dados.
Árvore de decisão.
Classificação.
Python.
Rapidminer.
Palavras-chave em Inglês:
Data mining.
Decision Tree.
Classification.
Python.
Rapidminer.
Área do conhecimento CNPq:
Análise de Dados.
Link de acesso: http://bdtd.uftm.edu.br/handle/tede/882
Resumo: Educational data mining - EDM is a research field concerned with data mining tools for data analisys over educational datasets. The purpose at this work is to use data mining to classify students according to their knowledge level based in their past grades and activities. We use real data to construct decision tree models with purpose of test classification rules for didactic and pedagogical interventions. Considering the created models, relevant information for student's final result predictions and for important points on teaching and learning process development identifications was obtained.
id UFTM_6f4c888b2a8ec67599cf69b16f0c45a6
oai_identifier_str oai:bdtd.uftm.edu.br:tede/882
network_acronym_str UFTM
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTM
repository_id_str
spelling LEMES, Leandro Cruvinel07074594601http://lattes.cnpq.br/586504992660058506605913671CAETANO, Natalia Gonçalves2019-10-16T18:53:29Z2016-07-29CAETANO, Natalia Gonçalves. Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner. 2016. 71f . Dissertação (Mestrado em Matemática) - Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, Universidade Federal do Triângulo Mineiro, Uberaba, 2016 .http://bdtd.uftm.edu.br/handle/tede/882Educational data mining - EDM is a research field concerned with data mining tools for data analisys over educational datasets. The purpose at this work is to use data mining to classify students according to their knowledge level based in their past grades and activities. We use real data to construct decision tree models with purpose of test classification rules for didactic and pedagogical interventions. Considering the created models, relevant information for student's final result predictions and for important points on teaching and learning process development identifications was obtained.Mineração de dados educacionais é uma área de pesquisa que utiliza ferramentas de mineração de dados para interpretar dados nos contextos educacionais. Neste trabalho, utiliza-se a mineração de dados para classificar alunos de acordo com o nível de conhecimento com base em notas e atividades anteriores. No estudo, usa-se dados reais para construção de modelos através do algoritmo de árvore de decisão com o objetivo de avaliar regras de classificação para intervenções didáticas e pedagógicas. A partir dos modelos criados, extraiu-se informações relevantes para previsão de resultados finais e identificação de pontos importantes no desenvolvimento do plano de ensino e aprendizagem dos alunos.application/pdfhttp://bdtd.uftm.edu.br/retrieve/5928/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdf.jpgporUniversidade Federal do Triângulo MineiroPrograma de Mestrado Profissional em Matemática em Rede NacionalUFTMBrasilInstituto de Ciências Exatas, Naturais e Educação - ICENE::Curso de Licenciatura em Matemáticahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessMineração de dados.Árvore de decisão.Classificação.Python.Rapidminer.Data mining.Decision Tree.Classification.Python.Rapidminer.Análise de Dados.Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMinerinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTMinstname:Universidade Federal do Triangulo Mineiro (UFTM)instacron:UFTMLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81976http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/1/license.txt1e1650138dd271baea0105346966c99cMD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54ORIGINALDissert Natalia G Caetano.pdfDissert Natalia G Caetano.pdfDissert Natalia G Caetanoapplication/pdf2004096http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/5/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdfb7c46613c6dae99cdd75c908a9bf3332MD55TEXTDissert Natalia G Caetano.pdf.txtDissert Natalia G Caetano.pdf.txtExtracted Texttext/plain105018http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/6/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdf.txt56fcdf3202d87196bdc30c9e56f93222MD56THUMBNAILDissert Natalia G Caetano.pdf.jpgDissert Natalia G Caetano.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4131http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/7/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdf.jpgb553ca4ca1ad88651067aa890e0294ccMD57tede/8822019-10-17 01:00:28.055oai:bdtd.uftm.edu.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.uftm.edu.br/PUBhttp://bdtd.uftm.edu.br/oai/requestbdtd@uftm.edu.br||bdtd@uftm.edu.bropendoar:2019-10-17T04:00:28Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTM - Universidade Federal do Triangulo Mineiro (UFTM)false
dc.title.por.fl_str_mv Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
title Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
spellingShingle Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
CAETANO, Natalia Gonçalves
Mineração de dados.
Árvore de decisão.
Classificação.
Python.
Rapidminer.
Data mining.
Decision Tree.
Classification.
Python.
Rapidminer.
Análise de Dados.
title_short Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
title_full Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
title_fullStr Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
title_full_unstemmed Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
title_sort Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner
author CAETANO, Natalia Gonçalves
author_facet CAETANO, Natalia Gonçalves
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv LEMES, Leandro Cruvinel
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv 07074594601
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5865049926600585
dc.contributor.authorID.fl_str_mv 06605913671
dc.contributor.author.fl_str_mv CAETANO, Natalia Gonçalves
contributor_str_mv LEMES, Leandro Cruvinel
dc.subject.por.fl_str_mv Mineração de dados.
Árvore de decisão.
Classificação.
Python.
Rapidminer.
topic Mineração de dados.
Árvore de decisão.
Classificação.
Python.
Rapidminer.
Data mining.
Decision Tree.
Classification.
Python.
Rapidminer.
Análise de Dados.
dc.subject.eng.fl_str_mv Data mining.
Decision Tree.
Classification.
Python.
Rapidminer.
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Análise de Dados.
description Educational data mining - EDM is a research field concerned with data mining tools for data analisys over educational datasets. The purpose at this work is to use data mining to classify students according to their knowledge level based in their past grades and activities. We use real data to construct decision tree models with purpose of test classification rules for didactic and pedagogical interventions. Considering the created models, relevant information for student's final result predictions and for important points on teaching and learning process development identifications was obtained.
publishDate 2016
dc.date.issued.fl_str_mv 2016-07-29
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-10-16T18:53:29Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv CAETANO, Natalia Gonçalves. Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner. 2016. 71f . Dissertação (Mestrado em Matemática) - Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, Universidade Federal do Triângulo Mineiro, Uberaba, 2016 .
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://bdtd.uftm.edu.br/handle/tede/882
identifier_str_mv CAETANO, Natalia Gonçalves. Classificação de estudantes através de árvores de decisão via Python e RapidMiner. 2016. 71f . Dissertação (Mestrado em Matemática) - Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional, Universidade Federal do Triângulo Mineiro, Uberaba, 2016 .
url http://bdtd.uftm.edu.br/handle/tede/882
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Triângulo Mineiro
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Mestrado Profissional em Matemática em Rede Nacional
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFTM
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto de Ciências Exatas, Naturais e Educação - ICENE::Curso de Licenciatura em Matemática
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Triângulo Mineiro
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTM
instname:Universidade Federal do Triangulo Mineiro (UFTM)
instacron:UFTM
instname_str Universidade Federal do Triangulo Mineiro (UFTM)
instacron_str UFTM
institution UFTM
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTM
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTM
bitstream.url.fl_str_mv http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/1/license.txt
http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/2/license_url
http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/3/license_text
http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/4/license_rdf
http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/5/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdf
http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/6/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdf.txt
http://bdtd.uftm.edu.br/bitstream/tede/882/7/Dissert%20Natalia%20G%20Caetano.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 1e1650138dd271baea0105346966c99c
4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
b7c46613c6dae99cdd75c908a9bf3332
56fcdf3202d87196bdc30c9e56f93222
b553ca4ca1ad88651067aa890e0294cc
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFTM - Universidade Federal do Triangulo Mineiro (UFTM)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@uftm.edu.br||bdtd@uftm.edu.br
_version_ 1846354646713499648

Registros relacionados