Estudo da modelagem do desempenho discente baseado na avaliação curricular

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorBrancher, Jacques Duílio [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorLopes, Ronan Anacletopt_BR
dc.contributor.bancaBarros, Rodolfo Miranda dept_BR
dc.contributor.bancaAyrosa, Pedro Paulo da Silvapt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:58:17Z
dc.date.available2024-05-01T14:58:17Z
dc.date.created2017.00pt_BR
dc.date.defesa28.07.2017pt_BR
dc.description.abstractResumo: 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 estudospt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: In an increasingly technological society, the role of researchers has gained prominence In the same way, the Master’s courses, responsible for the training of these researchers, aim improving the quality of this teaching The Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel conducts periodic evaluations of the graduate programs, aiming to measure the quality of these courses In this evaluation, one of the elements that is taken into account is the scientific production of the students and teachers, therefore the produtibility of these reflects in the note attributed to the course In this situation, universities tend to seek students with high scientific productivity, aiming for better grades in the assessment The Institutions carry out selection processes to identify students with the profile, considered by this institution, of good performance One of the evaluation measures applied to candidates is curricular analysis, but this evaluation is carried out based on the assumptions and past experiences of the evaluators, which can make the process tendentious To solve this problem, a study of the curricular characteristics and their relation with the produtibility of the candidates is proposed in this work This study used KDD techniques to develop a classificatory model capable of predicting the producibility of the candidates The development of KDD was based on the Chi-square and Gini Coefficient features selection techniques, and for the elaboration of the rules model it was used the algorithm Random Forest This model and the processes that led to its construction provided useful information to the curriculum evaluation process It was concluded that it is possible to apply a classifier model of the producibility, however the data used were not enough to generate a statistically relevant model, since the problem was highly complex and new studies were necessarypt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/15892
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectCurriculum vitaept_BR
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectProdução científicapt_BR
dc.subjectLattespt_BR
dc.subjectCiência da computaçãopt_BR
dc.subjectData mining (Computing)pt_BR
dc.titleEstudo da modelagem do desempenho discente baseado na avaliação curricularpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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