Mineração de dados educacionais para predição de desempenho
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da ESPM |
Texto Completo: | http://tede2.espm.br/handle/tede/633 |
Resumo: | The purpose of this work is to investigate how different learning styles and personality traits could be considered as predictors of academic performance enabling the development of predictive performance models. It is proposed that with the input of a new student's data, it will be possible to identify the probability of high or low performance in the knowledge areas of the courses available. Historical information from students of a private higher education institution were collected and Linear Regression statistical techniques were used to analyze the relationship between academic performance and demographic variables, learning styles and personality traits. The model was built using the Naive Bayes classification algorithm, which calculates the probability of a student having high or low performance in certain knowledge areas based on individual characteristics. The methodology chosen to implement the knowledge discovery process was CRISPDM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining), including the steps for planning, organizing, implementing and documenting a data mining project. As a result, evidence shows that female students performed better than male students in all knowledge areas explored. In addition, both in terms of learning styles and personality traits, we have evidence that the role of these characteristics can impact performance across the knowledge areas of the courses. Therefore, it was possible to create an academic performance prediction model based on the individual characteristics of the student. |
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Dissertação (Programa de Mestrado Profissional em Comportamento do Consumidor) - Escola Superior de Propaganda e Marketing, [São Paulo] .http://tede2.espm.br/handle/tede/633The purpose of this work is to investigate how different learning styles and personality traits could be considered as predictors of academic performance enabling the development of predictive performance models. It is proposed that with the input of a new student's data, it will be possible to identify the probability of high or low performance in the knowledge areas of the courses available. Historical information from students of a private higher education institution were collected and Linear Regression statistical techniques were used to analyze the relationship between academic performance and demographic variables, learning styles and personality traits. The model was built using the Naive Bayes classification algorithm, which calculates the probability of a student having high or low performance in certain knowledge areas based on individual characteristics. The methodology chosen to implement the knowledge discovery process was CRISPDM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining), including the steps for planning, organizing, implementing and documenting a data mining project. As a result, evidence shows that female students performed better than male students in all knowledge areas explored. In addition, both in terms of learning styles and personality traits, we have evidence that the role of these characteristics can impact performance across the knowledge areas of the courses. Therefore, it was possible to create an academic performance prediction model based on the individual characteristics of the student.O objetivo deste trabalho é investigar como diferentes estilos de aprendizagem e traços de personalidade podem servir como preditores de desempenho acadêmico, de forma a possibilitar a criação de modelos preditivo de desempenho. Propõe-se que a partir da entrada dos dados de um novo estudante, seja possível identificar a probabilidade de alto ou baixo desempenho nas áreas de conhecimento das disciplinas eletivas disponíveis para a montagem do currículo acadêmico. Para isso, foram coletadas informações históricas de estudantes em uma instituição superior de ensino privada e utilizadas as técnicas estatísticas de Regressão Linear, para análise do relacionamento entre o desempenho acadêmico e as variáveis demográficas, estilos de aprendizagem e traços de personalidade. Para a construção do modelo utilizou-se o algoritmo de classificação Naive Bayes, que calcula a probabilidade de um estudante ter alto ou baixo desempenho em determinadas áreas de conhecimento. A metodologia utilizada para implantação do processo de descoberta de conhecimento foi a CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining), que contempla os passos para o planejamento, organização, implementação e documentação de um projeto de mineração de dados. Como resultado, mostram-se evidências de que estudantes do sexo feminino apresentaram melhor desempenho acadêmico em todas as áreas de conhecimento das disciplinas analisadas. Além disso, tanto em relação aos estilos de aprendizagem, quanto aos traços de personalidade, temos evidências de que o papel dessas características pode variar entre as áreas de conhecimento das disciplinas ofertadas. Com isso, foi possível a criação do modelo de predição de desempenho acadêmico baseado nas características individuais do estudante.Submitted by Débora Silva (deborasilva@espm.br) on 2022-09-19T14:45:18Z No. of bitstreams: 1 Daniele_Kretli_Silva.pdf: 1327378 bytes, checksum: 28efe8bcb747cc5ed1849d7563846c9d (MD5)Approved for entry into archive by Débora Silva (deborasilva@espm.br) on 2022-09-19T15:49:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Daniele_Kretli_Silva.pdf: 1327378 bytes, checksum: 28efe8bcb747cc5ed1849d7563846c9d (MD5)Approved for entry into archive by Débora Silva (deborasilva@espm.br) on 2022-09-19T18:15:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Daniele_Kretli_Silva.pdf: 1327378 bytes, checksum: 28efe8bcb747cc5ed1849d7563846c9d (MD5)Made available in DSpace on 2022-09-19T19:54:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniele_Kretli_Silva.pdf: 1327378 bytes, checksum: 28efe8bcb747cc5ed1849d7563846c9d (MD5) Previous issue date: 2022-05-13application/pdfhttp://tede2.espm.br/retrieve/2219/Daniele_Kretli_Silva.pdf.jpgporEscola Superior de Propaganda e MarketingPrograma de Mestrado Profissional em Comportamento do ConsumidorESPMBrasilESPM::Pós-Graduação Stricto Sensumineração de dados educacionais; estilos de aprendizagem; traços de personalidade; desempenho acadêmicoCIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOMineração de dados educacionais para predição de desempenhoEducational data mining for performance predictioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-5003969050085565866500500600-44551937530918523288024035432632778221info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da ESPMinstname:Escola Superior de Propaganda e Marketing (ESPM)instacron:ESPMTHUMBNAILDaniele_Kretli_Silva.pdf.jpgDaniele_Kretli_Silva.pdf.jpgimage/jpeg4855http://tede2.espm.br:8080/tede/bitstream/tede/633/4/Daniele_Kretli_Silva.pdf.jpg8e4049577ed6e8f4caf7adbd5652d742MD54TEXTDaniele_Kretli_Silva.pdf.txtDaniele_Kretli_Silva.pdf.txttext/plain135059http://tede2.espm.br:8080/tede/bitstream/tede/633/3/Daniele_Kretli_Silva.pdf.txteb2f6dd8eed16bf03b48b6eb2b143a60MD53ORIGINALDaniele_Kretli_Silva.pdfDaniele_Kretli_Silva.pdfapplication/pdf1327378http://tede2.espm.br:8080/tede/bitstream/tede/633/2/Daniele_Kretli_Silva.pdf28efe8bcb747cc5ed1849d7563846c9dMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81912http://tede2.espm.br:8080/tede/bitstream/tede/633/1/license.txt652c58b294e08ded719d10bdbc42f8ceMD51tede/6332022-09-20 01:00:21.775oai:tede2.espm.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede2.espm.br/http://tede2.espm.br/oai/requestacervodigital@espm.br||hribeiro@espm.bropendoar:2022-09-20T04:00:21Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da ESPM - Escola Superior de Propaganda e Marketing (ESPM)false |
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