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 / Predicting student performance in programming logic based on the performance of first-course science and technology subjects using data mining techniques

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barros, Renata Pitta
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Junior, Orivaldo Vieira de Santana, Silva, Igor Rosberg de Medeiros, Santos, Luana Fernandes dos, Neto, Vilson Rodrigues Câmara
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Veras
Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/6167
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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