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T?cnicas de aprendizagem de m?quina utilizadas na previs?o de desempenho acad?mico

Data de aprova??o ausente. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2017-05-11T18:00:35Z
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Previous issue date: 2016 / A tecnologia, presente cada vez mais no ambiente educacional, tem contribu?do para o aumento
da oferta de cursos ? dist?ncia. Grande parte dos cursos ofertados nesta modalidade utilizam os
Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA). Estes ambientes ganham espa?o no cotidiano dos
educadores devido ao f?cil manuseio e a grande diversidade de ferramentas disponibilizadas.
Tais ferramentas permitem, de forma geral, a administra??o de cursos totalmente ? dist?ncia
com oferta de m?ltiplas m?dias e recursos (f?runs de discuss?o, chats, dentre outros) para intera??es
entre professores e alunos. Tais intera??es criam enormes volumes de dados que podem
ser analisados atrav?s da aplica??o de t?cnicas de Minera??o de Dados Educacionais. Com a
aplica??o destas t?cnicas pode-se realizar a previs?o de desempenho acad?mico que pode ter
grande utilidade para Institui??es de Ensino no sentido de auxili?-las a tomar, de forma antecipada,
decis?es pedag?gicas que possam ajudar os estudantes.
Este trabalho apresenta um estudo de m?todos como Sele??o de Atributos utilizando a abordagem
Wrapper e Classificador em Cascata, ainda n?o empregados em trabalhos correlatos
pesquisados, que visam melhorar os resultados obtidos pelas t?cnicas de Minera??o de Dados
Educacionais utilizadas na previs?o de desempenho acad?mico de estudantes. Os resultados
experimentais indicam uma melhora no desempenho dos algoritmos classificadores utilizados
(alguns alcan?ando a not?vel marca de 90,2% de acur?cia), bem como apontam quais os recursos
utilizados no AVA possuem maior influ?ncia no desempenho dos estudantes. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2016. / The technology, which is being increasingly used in the educational environment, has contributed
for the popularity of distance courses. Much of the courses offered in this mode uses
the so-called Virtual Learning Environments (VLE). These environments are gaining ground
in the daily lives of educators due to its easy handling and the wide variety of available tools.
These tools allow, in general, the administration of fully distance courses with multiple media
and resources (forums, chats, among others) for interactions between teachers and students.
These interactions create huge volumes of data that can be analyzed through the application of
Educational Data Mining techniques. Such techniques can be used to academic performance
prediction that can be very useful for education institutions in order to help them to take, in
advance, pedagogical decisions that can help students.
This work presents a study of methods as Feature Selection using the Wrapper approach and
Classifier Cascade that were not employed in other works, with the aim to improve the results
obtained by Educational Data Mining techniques used in the academic performance prediction.
Results showed an improvement in the performance of classifiers (some obtaining the remarkable
mark of 90.2% in accuracy results), as well as pointed out what the resources used in VLE
that have greater influence on student performance.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1327
Date January 2016
CreatorsSantos, Rodrigo Magalh?es Mota dos
ContributorsPitangui, Cristiano Grij?, Andrade, Alessandro Vivas, Assis, Luciana Pereira de, Santin, Rafael, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Pitangui, Cristiano Grij?
PublisherUFVJM
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM
RightsA concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess

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