Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2006 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.2/1275 |
Resumo: | O algoritmo CART-Classification and Regression Trees é aplicado na previsão das classificações de matemática associadas a uma amostra de alunos do ensino secundário. São modeladas, separadamente, as observações respeitantes a alunos do ensino secundário público e privado, considerando factores sócio-demográficos, factores específicos e factores pessoais. Obtém-se uma boa capacidade preditiva para os modelos propostos: 83,5% e 90,5%, estimativas da proporção de variância explicada, obtidas mediante validação cruzada, para os modelos do ensino público e privado, respectivamente. É ainda avaliada a importância relativa das variáveis preditivas nos modelos sublinhando-se, como principal, a média obtida pelos alunos às restantes disciplinas do secundário. |
id |
RCAP_ecc9764fb4510b8292af48ea86c31c7a |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/1275 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundárioÁrvores de regressãoAlgoritmo CARTPrevisãoEnsino das matemáticasRegression treesCART algorithmPredictionTeaching of mathematicsO algoritmo CART-Classification and Regression Trees é aplicado na previsão das classificações de matemática associadas a uma amostra de alunos do ensino secundário. São modeladas, separadamente, as observações respeitantes a alunos do ensino secundário público e privado, considerando factores sócio-demográficos, factores específicos e factores pessoais. Obtém-se uma boa capacidade preditiva para os modelos propostos: 83,5% e 90,5%, estimativas da proporção de variância explicada, obtidas mediante validação cruzada, para os modelos do ensino público e privado, respectivamente. É ainda avaliada a importância relativa das variáveis preditivas nos modelos sublinhando-se, como principal, a média obtida pelos alunos às restantes disciplinas do secundário.Abstract: In the present study we use the CART-Classification and Regression Trees algorithm to predict math grades based on a sample of high school students. Students from Public and Private schools are considered separately. Predictors include socio-demographics, personal attributes and some specific characteristics related to school. The models obtained have a good predictive capacity: proportion of grades’ explained variance is 83,5% and 90,5% for regression trees referred to Public and Private schools, respectively. The relative importance of predictors is evaluated, the most important being the student’s average grade referred to the remaining subjects (excluding mathematics).Universidade AbertaRepositório AbertoCabete, Nélia PereiraCardoso, Margarida G. M. S.2009-02-27T14:06:55Z20062006-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.2/1275porCabete, Nélia Pereira; Cardoso, Margarida G. M. S. - Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6360. Vol. 1, nº1 (2006), p. 27-551646-6330https://doi.org/10.34627/rcc.v1i0.50info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-25T01:46:59Zoai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/1275Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:43:09.853403Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
title |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
spellingShingle |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário Cabete, Nélia Pereira Árvores de regressão Algoritmo CART Previsão Ensino das matemáticas Regression trees CART algorithm Prediction Teaching of mathematics |
title_short |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
title_full |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
title_fullStr |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
title_full_unstemmed |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
title_sort |
Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário |
author |
Cabete, Nélia Pereira |
author_facet |
Cabete, Nélia Pereira Cardoso, Margarida G. M. S. |
author_role |
author |
author2 |
Cardoso, Margarida G. M. S. |
author2_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Repositório Aberto |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Cabete, Nélia Pereira Cardoso, Margarida G. M. S. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Árvores de regressão Algoritmo CART Previsão Ensino das matemáticas Regression trees CART algorithm Prediction Teaching of mathematics |
topic |
Árvores de regressão Algoritmo CART Previsão Ensino das matemáticas Regression trees CART algorithm Prediction Teaching of mathematics |
description |
O algoritmo CART-Classification and Regression Trees é aplicado na previsão das classificações de matemática associadas a uma amostra de alunos do ensino secundário. São modeladas, separadamente, as observações respeitantes a alunos do ensino secundário público e privado, considerando factores sócio-demográficos, factores específicos e factores pessoais. Obtém-se uma boa capacidade preditiva para os modelos propostos: 83,5% e 90,5%, estimativas da proporção de variância explicada, obtidas mediante validação cruzada, para os modelos do ensino público e privado, respectivamente. É ainda avaliada a importância relativa das variáveis preditivas nos modelos sublinhando-se, como principal, a média obtida pelos alunos às restantes disciplinas do secundário. |
publishDate |
2006 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2006 2006-01-01T00:00:00Z 2009-02-27T14:06:55Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10400.2/1275 |
url |
http://hdl.handle.net/10400.2/1275 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
Cabete, Nélia Pereira; Cardoso, Margarida G. M. S. - Algoritmo cart : previsão do desempenho na matemática do secundário. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6360. Vol. 1, nº1 (2006), p. 27-55 1646-6330 https://doi.org/10.34627/rcc.v1i0.50 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Aberta |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Aberta |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799134998148677632 |