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Título: Uso da mineração de dados na identificação de alunos com perfil de evasão do ensino a distância
Autor(es): Sousa, Karine Rodrigues de
Sousa, Rafaela Marins de
Palavras-chave: Mineração de dados
Educação a distância
Data do documento: 2018
Orientador(a): Eduardo Francisco da Silva Freire
Abstract: Educational institutions face the challenge of reducing student dropout rates. This problem, which also occurs in face-to-face courses, is an even greater challenge in distance education. Its effects produce academic and social impacts. The present work shows the profile of students with a tendency to school dropout in distance technical education, through data mining technologies. It also covers as part of the theoretical basis, the main concepts related to the subject and a study of the technique and algorithm used. The paper presents the WEKA, a tool chosen to carry out the mining process, using as a data source, socioeconomic information of students from the 9 different centers of the Federal Fluminense Institute - IFF, which were submitted to WEKA mining algorithms, using association rules in order to discover the profile of students with evasive tendencies. By the means of the present work it was possible to identify in the studied sample, the profile of the students of the distance education technical course with such tendencies.
Resumo: As instituições de ensino enfrentam o desafio de reduzir os índices de evasão dos alunos. Este problema, que ocorre também em cursos presenciais, é um desafio ainda maior na Educação a Distância. Seus efeitos produzem impactos acadêmicos e sociais. O presente trabalho denota o perfil de alunos com tendência a evasão escolar no ensino técnico a distância, através de tecnologias de mineração de dados. Aborda também como parte da fundamentação teórica, os principais conceitos relacionados ao tema e um estudo da técnica e algoritmo utilizados. O trabalho apresenta o WEKA, ferramenta escolhida para realizar o processo de mineração, utilizando como fonte de dados as informações socioeconômicas de alunos dos diferentes 9 polos do Instituto Federal Fluminense – IFF, que foram submetidos aos algoritmos de mineração do WEKA, utilizando regras de Associação com a finalidade de se descobrir o perfil de alunos com tendências evasivas. Por meio do presente trabalho foi possível identificar na amostra estudada o perfil dos alunos do curso técnico a distância com tais tendências.
URI: http://bd.centro.iff.edu.br/jspui/handle/123456789/2186
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