Módulo Preditivo para Classificação de Estudantes em Risco de Reprovação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Blumer Barrozo, Caio
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/233040
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia da Computação.
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spelling Módulo Preditivo para Classificação de Estudantes em Risco de ReprovaçãoMoodle.Plugin.Modelo PreditivoPredição.MAD.TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia da Computação.As taxas reprovação e evasão escolar são problemas que afligem cursos dentro das uni- versidades causando um impacto negativo na jornada acadêmica do aluno, como perda de motivação e oportunidades. Identificar os estudantes que estão em risco de reprovação ou evasão a tempo de tomar uma medida que possa auxiliar a normalização do aluno na disciplina pode ser um desafio. Focando nisto, o trabalho propõem o desenvolvimento de um de um método, inserido dentro do plugin Moodle Analytics Dashboard, para clas- sificação de estudantes em risco. O modelo preditivo foi criado com base em pesquisas publicadas que apontam a possibilidade de criar modelos tendo como base apenas as interações semanais dos alunos. O método foi avaliado em duas disciplinas e as predições tiveram uma acurácia média nas cinco primeiras semanas de 56.2% crescendo para 76.5% nas ultimas três semanas. A causa mais provável da baixa qualidade das predições é dada pelo problema de portabilidade de modelos visto que o treinamento foi realizado com disciplinas não similares. No geral o trabalho demonstra como o aprendizado de máquina pode auxiliar os alunos e traz ideias para trabalhos futuros.Araranguá, SCCechinel, CristianUniversidade Federal de Santa CatarinaBlumer Barrozo, Caio2022-03-25T19:54:12Z2022-03-25T19:54:12Z2022-03-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis49papplication/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/233040info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-03-25T19:54:12Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/233040Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-03-25T19:54:12Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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