Sistema de Avaliação de TCC baseado em Lógica Fuzzy
Resumo
O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) busca instigar nos alunos de graduação a pesquisa cientifica, e o desenvolvimento de habilidades importantes. A avaliação do TCC adota diversos critérios. Em geral, a soma ponderada das notas de cada critério é adotada para definir a nota final do trabalho e indicar se ele foi aprovado ou não. Este modelo de avaliação pode ocasionar a insatisfação do aluno com o resultado (ex. com nota 5.99, o TCC é considerado reprovado, enquanto que com nota 6,0 está aprovado, dado um limiar igual a 6,0). Com isso, torna-se necessário o uso de outros modelos de avaliação que realize uma transição “mais suave” entre os conceitos de aprovado. Neste aspecto, um sistema de avaliação de TCC baseado em Lógica Fuzzy é proposto. Uma avaliação de conformidade é realizada adotando casos extremos e intermediários para mostrar a sua aplicabilidade em ambientes reais.
Palavras-chave:
TCC, Lógica Fuzzy, Avaliação, Transição Suave, Pesquisa Científica
Referências
Kremer, R. (1999) "Sistema De Apoio À Decisão Para Previsões Genéricas Utilizando Técnicas De Data Mining", Trabalho de Conclusão de Curso, Bacharelado em Ciência da Computação, Universidade Regional de Blumenal.
Malvezzi, W. R. (2010) "Uma Ferramenta Baseada em Teoria Fuzzy para o Acompanhamento de Alunos Aplicado ao Modelo de Educação Presencial Mediado por Tecnologia", In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação. João Pessoa: SBC.
Matlab (2015). Disponível em [link]. Acesso em Maio/2015.
Mendes, G. (2003) "Como fazer monografia na prática", FGV Editora.
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Rodrigues, L. M.; Dimuro, G. P. (2010) "Utilizando Lógica Fuzzy para Avaliar a Qualidade de uma Compra Via Internet", UFRGS.
Senac - PE. (2013) "Projeto Político Pedagógico", Serviço Nacional de Aprendizagem Comercial, Departamento Regional de Pernambuco, disponível em [link]. Acesso em Maio/2015.
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Wilges, B., Mateus, G., Nassar, S. M., Bastos, R. C. (2010) "Avaliação da Aprendizagem por meio de lógica de fuzzy validado por uma Árvore de Decisão ID3", CINTED-UFRGS.
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Wilges, B., Mateus, G., Nassar, S. M., Bastos, R. C. (2010) "Avaliação da Aprendizagem por meio de lógica de fuzzy validado por uma Árvore de Decisão ID3", CINTED-UFRGS.
Publicado
24/10/2016
Como Citar
BALIEIRO, Andson M.; S. NETO, Sebastião R.; SILVA, Eraylson G..
Sistema de Avaliação de TCC baseado em Lógica Fuzzy. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 27. , 2016, Uberlândia/MG.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2016
.
p. 986-995.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2016.986.
