Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barros, Renata Pitta
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Santana Junior, Orivaldo Vieira de, Silva, Igor Rosberg de Medeiros, Santos, Luana Fernandes dos, Câmara Neto, Vilson Rodrigues
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30940
Resumo: Os altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programação
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Acesso em: 07 out. 2020. http://dx.doi.org/10.34117/bjdv6n1-186.2525-8761https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/3094010.34117/bjdv6n1-186Os altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programaçãoThe high rates of university student disapproval and dropout in the initial courses of programming present a worrying statistics faced by the coordinators of the Technology programs. The problem of students disapproval is often pointed as an influential factor in dropping out of university programs. This work proposes the use of techniques of Educational Data Mining to predict the performance of students in the course of Programming Logic, of the second period of the Bachelor of Science and Technology program at UFRN, based on performance in the courses of the first period of that program. The results showed that it is possible to infer students performance with an accuracy of up to 77%, this information being useful for planning actions to avoid disapproval/dropout and, especially, to personalize the teaching of programming logicBrazilian Journal of DevelopmentAttribution-NonCommercial 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCiência de dados educacionaisAprendizado de máquinaDados educacionaisPredição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dadosPredicting student performance in programming logic based on the performance of first-course science and technology subjects using data mining techniquesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALPrediçãoRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdfPrediçãoRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdfapplication/pdf466871https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30940/1/Predi%c3%a7%c3%a3oRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf84be7dd77a24b7c449b040fd1b199abbMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8920https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30940/2/license_rdf728dfda2fa81b274c619d08d1dfc1a03MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30940/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53TEXTPrediçãoRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf.txtPrediçãoRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain29554https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30940/4/Predi%c3%a7%c3%a3oRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf.txt1890d448c85b0e360b41ab07c0f55508MD54THUMBNAILPrediçãoRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf.jpgPrediçãoRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1746https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/30940/5/Predi%c3%a7%c3%a3oRendimentoAlunos_SILVA_2020.pdf.jpga07ba4811cda165e3b58713bd2127ad0MD55123456789/309402020-12-13 05:01:59.388oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-12-13T08:01:59Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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