Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados - Barros, Renata Pitta; Santana Junior, Orivaldo Vieira de; Silva, Igor Rosberg de Medeiros; Santos, Luana Fernandes dos; Câmara Neto, Vilson Rodrigues (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2019)
Os altos índices de reprovação e evasão de estudantes universitários nas disciplinas iniciais de programação apresentam uma estatística preocupante enfrentada pelos coordenadores dos cursos da área de Tecnologia. O problema da reprovação dos estudantes nessas disciplinas é, muitas vezes, apontado como um fator influenciador da evasão dos cursos. Esta pesquisa propõe a utilização de técnicas de Mineração de Dados Educacionais para tentar predizer o desempenho dos alunos na disciplina de Lógica de Programação, do segundo período do curso de Bacharelado em Ciências e Tecnologia da UFRN, através do desempenho nas disciplinas do primeiro período do curso. Os resultados mostraram que é possível inferir o rendimento dos estudantes com uma acurácia de até 77%, sendo esta informação útil para a realização de ações para evitar a reprovação/evasão e, principalmente, para personalizar o ensino de lógica de programação.