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Banca de DEFESA: DIEGO DA COSTA DO COUTO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIEGO DA COSTA DO COUTO
DATA: 12/09/2017
HORA: 14:30
LOCAL: Auditório do ITEC
TÍTULO:

MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS APLICADA À BUSCA DE PERFIS DE ALUNOS EM CASOS DE EVASÃO OU RETENÇÃO: UMA ABORDAGEM ATRAVÉS DE REDES BAYESIANAS


PALAVRAS-CHAVES:

Descoberta de Conhecimento em Base de Dados; Redes Bayesianas; Classificação.                   


PÁGINAS: 72
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Este trabalho investiga os perfis de alunos de cursos da graduação da Universidade Federal do Pará propensos a dois problemas enfrentados em diversas universidades brasileiras denominados evasão e retenção. Estas problemáticas estimularam o estudo de metodologias que detectassem padrões que suscitam a extrapolação ou o fim prematuro dos estudos. A ferramenta elegida a este fim, a Rede Bayesiana é poderosa ao propiciar raciocínio sobre incertezas, especialmente em diagnósticos de causas e efeitos tendo como pressuposto o relacionamento das variáveis e suas probabilidades de ocorrências conjuntas e marginais. Outro aspecto inerente a estrutura das Redes Bayesianas diz respeito à compreensibilidade da representação e dos resultados, os quais geram subsídios voltados a especialistas e usuários inseridos no domínio. Considerando tais colocações, essas potencialidades da metodologia em questão fortaleceram a sua aplicação nesta pesquisa. Dessa forma, registros acadêmicos contendo dezenas de milhares de amostras oriundas de alunos imersos em ambientes de ensino presencial pertencentes aos alunos de graduação ingressantes na Universidade Federal do Pará até o ano de 2016 foram submetidos ao processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados, especificamente na etapa de Mineração de Dados os padrões desejados foram extraídos valendo-se da tarefa de classificação. Em adição, realizou-se na etapa de Mineração de Dados várias análises de desempenhos da Rede Bayesiana junto a outros algoritmos clássicos do aprendizado supervisionado, e aquela revelou a sua grande acurácia e eficiência, ressaindo dentre as melhores soluções encontradas, isto posto o seu uso foi certificado sobre a base de dados selecionada. Em três estudos de casos avaliados, os resultados indicaram a qualidade do classificador baseado em Redes Bayesianas que apresentou acurácia superior a 82%, condição que legitima a sua utilidade no domínio pesquisado. Assim, os resultados atingidos foram satisfatórios e apontaram fortes influências de algumas variáveis à propensão da evasão ou retenção.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1698390 - ADAMO LIMA DE SANTANA
Externo ao Programa - 1884277 - FRANCISCO CARLOS BENTES FREY MULLER
Interno - 1769974 - MARCELINO SILVA DA SILVA
Notícia cadastrada em: 09/08/2017 16:10
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