Aplicação de mineração de dados na descoberta de perfis de alunos de uma escola de ensino público

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Angélyca Lanynne Santos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/42865
Resumo: The public schools are challenged to do a quality education, since each day problems arise in the student of public education. Data Mining Uncovers Knowledge in a Database. Data mining by discovering knowledge in a database can be applied in education, allowing management and pedagogical coordination to improve the quality of the teaching and learning process. This paper presents a study in a public school, using mining techniques to identify student profiles. As part of the theoretical references, we have studied concepts about school learning, data mining, its techniques and algorithms, as well as the search of works related to the theme, where we choose the WEKA tool to apply the association technique in the data set, provide by the school where the research was applied. The data obtained by the school and converted into the format required by WEKA, applying the mining technique. Results were significantly achieved through data provided for external and internal evaluations of the school, revealing information that was unnoticed and important for better student learning.
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This paper presents a study in a public school, using mining techniques to identify student profiles. As part of the theoretical references, we have studied concepts about school learning, data mining, its techniques and algorithms, as well as the search of works related to the theme, where we choose the WEKA tool to apply the association technique in the data set, provide by the school where the research was applied. The data obtained by the school and converted into the format required by WEKA, applying the mining technique. Results were significantly achieved through data provided for external and internal evaluations of the school, revealing information that was unnoticed and important for better student learning.As escolas públicas encontram-se desafiadas em fazer uma educação de qualidade, já que a cada dia surgem novos problemas no alunado do ensino público. A mineração de dados por descobrir conhecimentos em uma base de dados, pode ser aplicada na educação permitindo que a gestão e coordenação pedagógica melhore a qualidade do processo de ensino e aprendizagem. O referido trabalho apresenta um estudo em uma escola pública, usando técnicas de mineração de dados para identificar perfis de alunos. Como parte das referências teóricas, foram estudados conceitos sobre aprendizagem escolar, mineração de dados, suas técnicas e algoritmos, como também a busca de trabalhos relacionados ao tema, onde houve a escolha da ferramenta WEKA para aplicar a técnica de associação no conjunto de dados, cedidos pela a escola aonde foi aplicada a pesquisa. Os dados obtidos fornecidos pela escola e convertidos no formato exigido pelo WEKA, aplicando-se a técnica de mineração. Resultados foram alcançados significativamente, através de dados fornecidos para avaliações externas e internas da escola, revelando informações que eram despercebidas e importantes para obter uma melhor aprendizagem dos alunos.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilSistemas de Informaçãoalunosferramenta WEKAmineração de dadosescolaAplicação de mineração de dados na descoberta de perfis de alunos de uma escola de ensino públicoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTAplicaçãoDeMineraçãoDeDados_Silva_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain61972https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42865/1/Aplica%c3%a7%c3%a3oDeMinera%c3%a7%c3%a3oDeDados_Silva_2017.pdf.txt07202816bfc9e72ff37f8e8cca366754MD51AplicaçãoDeMineraçãoDeDados_Silva_2017.txtExtracted texttext/plain61972https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42865/2/Aplica%c3%a7%c3%a3oDeMinera%c3%a7%c3%a3oDeDados_Silva_2017.txt07202816bfc9e72ff37f8e8cca366754MD52ORIGINAL1_AplicaçãoDeMineraçãoDeDados_Silva_2017application/octet-stream1934778https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42865/3/1_Aplica%c3%a7%c3%a3oDeMinera%c3%a7%c3%a3oDeDados_Silva_201756ae5e2bd0f9acb0257a91d17df62f68MD53LICENSElicense.txttext/plain756https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/42865/4/license.txta80a9cda2756d355b388cc443c3d8a43MD54123456789/428652021-10-05 12:39:36.681oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-10-05T15:39:36Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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