Fatores que influenciam no aprendizado dos estudantes da Olimpíada Pernambucana de Matemática
Resumo
Dados do último Programa Internacional de Avaliação de Estudantes apresentam que 68,1% possuem o pior nível de proficiência em matemática. Este artigo investiga a importância da Olimpíada Pernambucana de Matemática (OPEMAT) e o seu reflexo no ensino e aprendizado da matemática no estado de Pernambuco, identificando os fatores que influenciam na vida escolar e social dos estudantes. Foi conduzido um estudo de caso com a utilização de entrevistas para coleta dos dados e mineração de dados educacionais para análise e avaliação. Os resultados mostram que fatores como o tempo de estudo para a OPEMAT e o incentivo familiar, influenciam positivamente no desempenho.
Palavras-chave:
OPEMAT, olimpíada de matemática, mineração de dados educacionais, redes neurais, regressões
Referências
Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., Wirth, R., (2000). Crisp-dm 1.0: Step-by-step data mining guide. SPSSinc, 9:13
da Silva Pinto, G., Júnior, O. F., Costa, E., Barbirato, J. C. C., and Rodrigues, W. R. M.(2019). Identificação dos fatores de melhorias no ideb pelo uso de mineração de dados: Um estudo de caso em escolas municipais de maceió. In Brazilian Symposium On Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE),volume 30, page 1828.
Dos Santos, A. J., Batista, A. V., and Melo, F. S. (2018). A importância da olimpíada municipal de matemática nas escolas públicas de itabaianinha-se. Encontro Internacional de Formação de Professores e Fórum Permanente de Inovação Educacional, 11(1).
Ferreira, A., Ferreira, R. P., da Silva, A. M., Ferreira, A., and Sassi, R. J. (2016). Um estudo sobre previsão da demanda de encomendas utilizando uma rede neural artificial. Blucher Marine Engineering Proceedings, 2(1):353-364.
Matt, M. (2015). A Step by Step Backpropagation Example. Disponível em: Acesso em: 16 jul 2020.
Montgomery, D. C., Peck, E. A., and Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis, volume 821. John Wiley & Sons.
Nascimento, R. and Júnior, G. C. (2018). Estudo sobre docentes do ensino básico através de indicadores educacionais e modelos de regressão. In Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, volume 7, page 379.
Nascimento, R. L. S., das Neves Junior, R. B., de Almeida Neto, M. A., and de Araújo Fagundes, R. A., (2018). Educational data mining:An application of regressors in predicting school dropout. In International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, pages 246–257. Springer.
OBMEP. Disponível em: Acesso em: 09/09/2019.
OPEMAT. Disponível em Acesso em : 09/09/2019.
Runeson, P., & Höst, M. (2009). Guidelines for conducting and reporting case study research in software engineering. Empirical Software Engineering, 14(2), 131–164.
Silva, P., do Nascimento, R. L. S., Lima, M., Fagundes, R., and de Souza, F. d. F. (2019). Modelos de regressão aplicados a predição do desempenho escolar de estudantes do ensino fundamental. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 30, page 1621.
Strandberg, P. E. (2019). Ethical interviews in software engineering. ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM), Porto de Galinhas, Recife, Brazil, 2019, pp. 1-11.
Vitorino, M., Silva, H., Sampaio, L., and Gheyi, R. (2018). Perfil dos premiados em olimpíadas de informática e sua influência sobre a educação em computação. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 29, page 228.
da Silva Pinto, G., Júnior, O. F., Costa, E., Barbirato, J. C. C., and Rodrigues, W. R. M.(2019). Identificação dos fatores de melhorias no ideb pelo uso de mineração de dados: Um estudo de caso em escolas municipais de maceió. In Brazilian Symposium On Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE),volume 30, page 1828.
Dos Santos, A. J., Batista, A. V., and Melo, F. S. (2018). A importância da olimpíada municipal de matemática nas escolas públicas de itabaianinha-se. Encontro Internacional de Formação de Professores e Fórum Permanente de Inovação Educacional, 11(1).
Ferreira, A., Ferreira, R. P., da Silva, A. M., Ferreira, A., and Sassi, R. J. (2016). Um estudo sobre previsão da demanda de encomendas utilizando uma rede neural artificial. Blucher Marine Engineering Proceedings, 2(1):353-364.
Matt, M. (2015). A Step by Step Backpropagation Example. Disponível em:
Montgomery, D. C., Peck, E. A., and Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis, volume 821. John Wiley & Sons.
Nascimento, R. and Júnior, G. C. (2018). Estudo sobre docentes do ensino básico através de indicadores educacionais e modelos de regressão. In Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, volume 7, page 379.
Nascimento, R. L. S., das Neves Junior, R. B., de Almeida Neto, M. A., and de Araújo Fagundes, R. A., (2018). Educational data mining:An application of regressors in predicting school dropout. In International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, pages 246–257. Springer.
OBMEP. Disponível em:
OPEMAT. Disponível em
Runeson, P., & Höst, M. (2009). Guidelines for conducting and reporting case study research in software engineering. Empirical Software Engineering, 14(2), 131–164.
Silva, P., do Nascimento, R. L. S., Lima, M., Fagundes, R., and de Souza, F. d. F. (2019). Modelos de regressão aplicados a predição do desempenho escolar de estudantes do ensino fundamental. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 30, page 1621.
Strandberg, P. E. (2019). Ethical interviews in software engineering. ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM), Porto de Galinhas, Recife, Brazil, 2019, pp. 1-11.
Vitorino, M., Silva, H., Sampaio, L., and Gheyi, R. (2018). Perfil dos premiados em olimpíadas de informática e sua influência sobre a educação em computação. In Brazilian Symposium on Computers in Education (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação-SBIE), volume 29, page 228.
Publicado
24/11/2020
Como Citar
MORAIS, Flávio Leandro; MOUTINHO, Mirele; SOARES, Filipe; FAGUNDES, Roberta Andrade de Araújo; SANTOS, Wylliams Barbosa.
Fatores que influenciam no aprendizado dos estudantes da Olimpíada Pernambucana de Matemática. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 31. , 2020, Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 152-161.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2020.152.