Análise de integridade de dados e desempenho em cursos online utilizando métodos de aprendizado de máquina
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
Texto Completo: | http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47960 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2023. |
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Análise de integridade de dados e desempenho em cursos online utilizando métodos de aprendizado de máquinaAprendizagem móvelMineração de dados (Computação)Aprendizagem de máquinaDados abertosDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2023.Este trabalho trata de uma pesquisa voltada para a análise da integridade de dados e do desempenho em cursos online, utilizando métodos de aprendizado de máquina. O objetivo principal é desenvolver uma ferramenta para prever o número de alunos que concluíram o curso e identificar possíveis casos de abandono ou desistência. Para alcançar esse propósito, foram empregados algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, como Support Vector Machine (SVM) e Redes Neurais Artificiais (ANNs), possibilitando uma análise detalhada e preditiva dos dados. A abordagem adotada nesta pesquisa foi bibliográfica e qualitativa, explorando informações de cursos online em bases abertas e utilizando técnicas de análise de dados. Os resultados obtidos por meio desses métodos de aprendizado de máquina permitiram a identificação de padrões e tendências nos dados, proporcionando uma compreensão mais profunda da integridade dos registros e do desempenho dos alunos. Com uma visão mais precisa do perfil dos alunos e dos desafios enfrentados, torna-se viável implementar estratégias proativas para aumentar a taxa de conclusão, aprimorar a oferta de cursos e proporcionar uma experiência de aprendizado mais satisfatória e eficaz. Os resultados apresentados têm relevância significativa, fornecendo uma clara contribuição para a tomada de decisões estratégicas por parte dos gestores educacionais e de recursos humanos. Essa abordagem culmina em uma melhor qualidade e efetividade da aprendizagem móvel em benefício dos alunos.This study focuses on research aimed at analyzing data integrity and performance in online courses using machine learning methods. The main objective is to develop a tool to predict the number of students who have completed the course and identify potential cases of abandonment or withdrawal. To achieve this goal, we used supervised machine learning algorithms such as SVM and ANNs, allowing a detailed and predictive data analysis. The approach taken in this research was bibliographic and qualitative, exploring information from online courses in open databases and using data analysis techniques. The results obtained through these machine learning methods enabled the identification of patterns and trends in the data, providing a deeper understanding of the integrity of the records and the performance of the students. With a clearer view of the students’ profile and the challenges faced, it is possible to implement proactive strategies to increase the completion rate, improve the course offerings, and provide a more satisfying and effective learning experience. The presented results are highly relevant and offer a clear contribution to strategic decision-making by educational and human resources managers. This approach leads to better quality and effectiveness of mobile learning for the benefit of students.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado ProfissionalSilva, Daniel Alves daPraciano, Flávio Garcia2024-02-28T21:21:48Z2024-02-28T21:21:48Z2024-02-282023-07-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPRACIANO, Flávio Garcia. Análise de integridade de dados e desempenho em cursos online utilizando métodos de aprendizado de máquina. 2023. xiv, 86 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/47960porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-02-28T21:21:48Zoai:repositorio.unb.br:10482/47960Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-02-28T21:21:48Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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