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 |
Files | Size | Format | View | Description |
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123456789948.pdf | 434.8Kb |
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