{"id":81,"date":"2018-03-23T18:31:04","date_gmt":"2018-03-23T18:31:04","guid":{"rendered":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=81"},"modified":"2018-11-13T18:44:39","modified_gmt":"2018-11-13T18:44:39","slug":"descoberta-de-conhecimento-atraves-de-metodos-de-aprendizagem-de-maquina-simbolicos-aplicados-ao-ensino-a-distancia-da-universidade-federal-do-piaui","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=81","title":{"rendered":"Descoberta de Conhecimento atrav\u00e9s de M\u00e9todos de Aprendizagem de M\u00e1quina Simb\u00f3licos aplicados ao Ensino a Dist\u00e2ncia da Universidade Federal do Piau\u00ed"},"content":{"rendered":"<p>Aluna: <strong>Aline Montenegro Leal Silva<\/strong><br \/>\n<em>Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado<\/em><\/p>\n<p><strong>Resumo<\/strong>: Os cursos superiores na modalidade a dist\u00e2ncia tiveram um grande crescimento quantitativo na \u00faltima d\u00e9cada. Frente a esse crescimento, surge a preocupac\u0327a\u0303o com a qualidade do ensino e consequentemente com a performance acad\u00eamica dos alunos. Com o intuito de identificar os perfis dos estudantes dessa modalidade educacional, especialmente dos cursos de Licenciatura em Computac\u0327a\u0303o, Sistemas de Informac\u0327a\u0303o e Hist\u00f3ria, o presente trabalho propo\u0303e um processo de descoberta de conhecimento atrav\u00e9s de m\u00e9todos de Aprendizagem de M\u00e1quina (AM) supervisionados aplicados ao ensino superior a dist\u00e2ncia, mais especificamente \u00e0 base de dados do Sistema Integrado de Gesta\u0303o de Atividades Acad\u00eamicas (SIGAA) da Universidade Federal do Piau\u00ed (UFPI), cujos registros foram coletados nas duas \u00faltimas entradas do vestibular da Universidade Aberta do Brasil, as quais ocorreram em meados de 2014 e no in\u00edcio de 2017, respectivamente. Neste processo de descoberta de conhecimento, realizou-se a identificac\u0327a\u0303o de perfis a partir de uma correlac\u0327a\u0303o entre o \u00cdndice de Rendimento Acad\u00eamico (IRA) e os aspectos sociais desses alunos. Foram utilizados tr\u00eas algoritmos de Aprendizagem de M\u00e1quina supervisionados com o paradigma simb\u00f3lico: J48, RandomTree e SimpleCart. Observou-se que o J48 obteve a melhor performance dentre os algoritmos aplicados, exibindo regras de produc\u0327a\u0303o bastante concisas que melhor representam a correlac\u0327a\u0303o do IRA com os demais atributos. Os perfis descobertos tendem a auxiliar os gestores do sistema de educac\u0327a\u0303o a dist\u00e2ncia na tomada de deciso\u0303es em relac\u0327a\u0303o a melhorias no processo de ensino-aprendizagem j\u00e1 que, atrav\u00e9s da minerac\u0327a\u0303o de dados, teve-se uma ideia do desempenho do aluno, ao mostrar que a defici\u00eancia acad\u00eamica possui correlac\u0327o\u0303es com aspectos sociais. A partir dessas informac\u0327o\u0303es \u00e9 poss\u00edvel definir-se estrat\u00e9gias diferenciadas em relac\u0327a\u0303o a esses alunos.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.dropbox.com\/s\/6ntz32vmfo4vs17\/Disserta%C3%A7%C3%A3o%20Aline.pdf?dl=0\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Download do Trabalho.<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aluna: Aline Montenegro Leal Silva Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado Resumo: Os cursos superiores na modalidade a dist\u00e2ncia tiveram um grande crescimento quantitativo na \u00faltima d\u00e9cada. 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