Estudo da modelagem do desempenho discente baseado na avaliação curricular
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Resumo
Resumo: Em uma sociedade cada vez mais tecnológica, o papel dos pesquisadores tem ganho destaque Da mesma forma, os cursos de Mestrado, responsáveis pela formação destes pesquisadores, almejam a melhoria e qualidade deste ensino A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior realiza avaliações periódicas dos programas de pós-graduação, visando mensurar a qualidade desses cursos Nesta avaliação, um dos elementos que se leva em conta é a produção científica dos discentes e docentes, portanto a produtibilidade destes reflete na nota atribuída ao curso Nesta situação, as Universidades tendem a buscar discentes com alta produtibilidade científica, almejando melhores notas na avaliação As instituições realizam processos de seleção almejando identificar discentes com o perfil, considerado pela instituição, de bom desempenho Um dos meios avaliativos aplicados aos candidatos é a análise curricular, porém esta avaliação é realizada com base em pressupostos e experiências passadas dos avaliadores, o que pode tornar o processo tendencioso Para solucionar esta problemática, é proposto neste trabalho um estudo das características curriculares e sua relação com a produtibilidade dos candidatos Este estudo utilizou técnicas KDD para desenvolver um modelo classificatório capaz de predizer a produtibilidade dos candidatos O desenvolvimento do KDD utilizou-se das técnicas de seleção de atributos Qui-quadrado e Coeficiente de Gini e, para a elaboração do modelo de regras, utilizou-se o algoritmo Random Forest Este modelo e os processo que levaram a sua construção forneceram informações úteis ao processo de avaliação curricular Por meio deste estudo, concluiu-se que é possível aplicar um modelo classificador da produtibilidade, todavia os dados utilizados não foram suficientes para gerar um modelo estatisticamente relevante, uma vez que o problema apresentou-se de alta complexidade, sendo necessário novos estudos
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Palavras-chave
Curriculum vitae, Mineração de dados (Computação), Produção científica, Lattes, Ciência da computação, Data mining (Computing)