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Título: Identificação do comportamento dos estudantes evadidos de cursos técnicos utilizando técnicas de mineração de dados
Autor(es): Cordeiro, Renata Gomes
Palavras-chave: Mineração de dados
Ensino técnico
Evasão
Educação - Objetivos
Data do documento: Dez-2017
Editor: Henrique Rego Monteiro da Hora
Resumo: Context: The large volume of data stored in the educational area requires the use of techniques that allow the interpretation and analysis of such data in order to add value to the management and to educators. Educational data mining is an emerging area for knowledge discovery in large volumes of educational data Objective: The objective of this research is to analyze the published works in the field of educational data mining with focus on truancy. Methodology: A Bibliometric study on Scopus database from the definition of key terms in order to analyze the academic production in the area searched. Results: From the search combining the four keywords defined, are performed analyses on major authors, most cited papers, journals and conferences as well as a chronological analysis of production Conclusions: It is verified the absence of works that address the use of data mining to analysis of avoidance in technical education. Same for the other searches checked which is an area with potential to be explored when most publications are post-year 2000. Context: Given the problem of evasion and the amount of data stored by educational institutions, through the use of data mining in the databases of these institutions it is possible to extract characteristics that describe the students. Objective: The objective of the present work is to apply the data mining to identify the behavior of the students evaded in courses of technical level. Methodology: To accomplish the objective, a case study is carried out at the Federal Fluminense Institute. The steps of obtaining, treating, sanitizing and mining the data are performed. In the last step the classification method J48 is used. Results: From the trees generated by the method it was possible to identify that the majority of the students of the evaded profiles are described by the performance or frequency in the subjects of the first modules of the course. Conclusions: The results are considered satisfactory because they allowed to carry out analyzes that in fact describe profiles of students that evaded in the sample analyzed.
Descrição: Contexto: O grande volume de dados armazenados na área educacional requer a utilização de técnicas que propiciem a interpretação e análise desses dados com objetivo de agregar valor à gestão e aos educadores. A mineração de dados educacionais é uma área emergente para a descoberta de conhecimento em grandes volumes de dados. Objetivo: O objetivo desta pesquisa é analisar os trabalhos publicados na área da mineração de dados educacionais com foco na evasão escolar. Metodologia: É realizado um estudo bibliométrico na base de dados Scopus a partir da definição de conceitos chave com o intuito de analisar a produção acadêmica na área pesquisada. Resultados: A partir das buscas combinando as quatro palavras chave definidas, são realizadas análises sobre principais autores, trabalhos mais citados, periódicos e conferências além de uma análise cronológica de produção Conclusões: É verificada a ausência de trabalhos que abordem a utilização de mineração de dados para análise da evasão no ensino técnico. Mesmo para as outras buscas realizadas foi verificado que é uma área com potencial a ser explorado em que a maioria das publicações são posteriores ao ano 2000. Contexto: Dada a problemática da evasão e a quantidade de dados armazenados pelas instituições de ensino, através da utilização da mineração de dados torna-se possível extrair características que descrevem os alunos. Objetivo: O objetivo do presente trabalho é aplicar a mineração de dados para identificação de comportamento dos alunos evadidos em cursos de nível técnico. Metodologia: Para o cumprimento do objetivo é realizado um estudo de caso no Instituto Federal Fluminense. São executadas as etapas de obtenção, tratamento, higienização e mineração dos dados. Na última etapa é utilizado o método de classificação J48. Resultados: A partir das árvores geradas pelo método foi possível identificar que em sua maioria, os alunos evadidos são descritos pelo desempenho ou frequência nas disciplinas dos primeiros módulos do curso. Conclusão: Os resultados são considerados satisfatórios por terem permitido realizar análises que de fato descrevem comportamentos de alunos que evadiram na amostra analisada.
URI: http://bd.centro.iff.edu.br/jspui/handle/123456789/1947
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