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Machine Learning como ferramenta de auxílio na predição de rendimento de alunos do curso de Sistemas para Internet

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dc.contributor.advisor Borges, karen Selbach pt_BR
dc.contributor.author Pezzoli, Ariel Corrêa pt_BR
dc.date.accessioned 2023-11-29T19:27:04Z
dc.date.available 2023-11-29T19:27:04Z
dc.date.issued 2019 pt_BR
dc.identifier.uri https://dspace.ifrs.edu.br/xmlui/handle/123456789/948 pt_BR
dc.description.abstract Na educação superior, especialmente em cursos de TI, existe muita evasão e retenção de alunos. Como hipótese, acredita-se que um dos motivos é que os alunos ingressantes nos cursos ainda não se encontram no último estágio de desenvolvimento cognitivo, o qual foi identificado por Jean Piaget como Operatório Formal. Existem diversos trabalhos que estudam os motivos pelos quais os alunos têm dificuldades, porém, em sua maioria, esses estudos levam em consideração aspectos sociais e desempenho acadêmico. Este trabalho irá aplicar técnicas de machine learning sobre os dados obtidos a partir do desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação do ?IFRS ?e nos resultados dos Testes Operatórios de François Longeot, os quais irão auxiliar na identificação do nível cognitivo dos alunos. Espera-se, assim, identificar aqueles com propensão à evasão ou retenção e, com isso, contribuir para melhorar a qualidade da formação dos futuros profissionais de TI. en_US
dc.format.mimetype application/pdf pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.rights Open Access en
dc.subject Ensino superior pt_BR
dc.subject Evasão escolar pt_BR
dc.title Machine Learning como ferramenta de auxílio na predição de rendimento de alunos do curso de Sistemas para Internet pt_BR
dc.type Trabalho de conclusão de graduação pt_BR
dc.degree.grantor Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul pt_BR
dc.degree.level Graduação pt_BR
dc.degree.local Porto Alegre, BR-RS pt_BR
dc.degree.graduation Tecnologia em Sistemas para Internet pt_BR
dc.degree.department Campus Porto Alegre pt_BR


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