Adaptação de um método preditivo para inferir o desempenho de alunos de programação

  • Samuel C. Fonseca Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
  • Elaine H. T. Oliveira Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
  • Filipe D. Pereira Universidade Federal de Roraima (UFRR)
  • David Fernandes de Oliveira Universidade Federal do Amazonas (UFAM)
  • Leandro S. G. Carvalho Universidade Federal do Amazonas (UFAM)

Resumo


O objetivo deste trabalho é avaliar a capacidade de generalização de um método para prever o desempenho de alunos de CS1 em um juiz online. Para alcançar esse objetivo, apresentamos uma adaptação do método para um conjunto de dados gerado em um contexto educacional diferente daquele em que o método foi originalmente avaliado. Como resultado, observamos que o método de previsão, usando o novo conjunto de dados, alcançou uma precisão de 82% na tarefa de prever o desempenho do aluno o mais cedo possível. Este trabalho tem por objetivo avaliar a capacidade de generalização de um método de previsão de desempenho de alunos de turmas de Introdução à Programação de Computadores (IPC) em ambientes de correção automática de código (ACAC). Para tanto, é apresentado um processo de adaptação do método a uma base de dados gerada a partir de um contexto educacional diferente daquele em que o método foi avaliado originalmente. Como resultado, observou-se que o método de previsão, adaptado à nova base, atingiu uma acurácia de 82% na tarefa de detecção precoce de alunos com altas chances de reprovação.
Palavras-chave: método preditivo, desempenho de alunos, programação, juiz online, correção automática de código

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Publicado
11/11/2019
FONSECA, Samuel C.; OLIVEIRA, Elaine H. T.; PEREIRA, Filipe D.; DE OLIVEIRA, David Fernandes; CARVALHO, Leandro S. G.. Adaptação de um método preditivo para inferir o desempenho de alunos de programação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 30. , 2019, Brasília/DF. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 1651-1660. DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2019.1651.