Representação da Diversidade de Componentes Latentes em Exercícios de Programação para Classificação de Perfis - Oliveira, Márcia G. de; Monroy, Nátaly A. Jiménez; Ximenes, Paula Daher; Oliveira, Elias (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2015)
Através da técnica de análise fatorial é possível descobrir um conjunto de fatores ou componentes latentes a partir de variáveis quantita tivas que caracterizam programas desenvolvidos por alunos. Ao representar cada programa por um conjunto de componentes latentes, chamamos essa representação de perfil de estudante. Com o objetivo de classificar perfis de es tudantes, este trabalho propõe um método de seleção não-aleatória baseado em Clustering em Grafo para selecionar perfis representativos da diversidade de componentes latentes como conjunto de treino de modelos de classificação. Os resultados alcançados demonstram que a combinação da técnica de análise fa torial com Clustering em Grafo melhora os resultados de classificação de perfis.