Mineração de Dados Educacionais como apoio para a classificação de alunos do Ensino Médio
Resumo
A busca por encontrar e compreender os fatores que possam influenciar a aprendizagem do aluno é a preocupação de coordenadores e professores. A Mineração de Dados Educacionais utiliza técnicas que oferecem uma análise dos alunos, permitindo identificar várias situações, tais como desistências ou reprovações. O objetivo deste artigo é analisar uma base dados de alunos do Ensino Médio, por Série, a partir da utilização da técnica de Classificação usando o Algoritmo J48. Este trabalho permite perceber a importância da técnica de classificação da mineração de dados educacionais, gera benefícios e contribui na observação e classificação dos alunos aprovados e reprovados.
Palavras-chave:
Mineração de dados, Ensino Médio, Algoritmo J48
Referências
Baker, R. S. J., Isotani, S., Carvalho, A. de. (2011) "Mineração de dados educacionais: Oportunidades para o Brasil" Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 12, n. 2, p. 3 – 13.
Coelho R. A. (2015). "Árvores de Decisão". [link]. Abril.
Costa E., Baker R. S. J., Amorim L., Magalhães J. e Marinho T. (2012) "Mineração de Dados Educacionais: Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações." Anais Jornada de Atualização em Informática na Educação.
Gottardo, E. (2012) "Estimativa de Desempenho Acadêmico de Estudantes em um Ava Utilizando Técnicas De Mineração De Dados". Dissertação de Mestrado na Universidade Tecnológica Federal Do Paraná. Programa De Pós-Graduação em Computação Aplicada. Curitiba.
Kampff, A. J. C. (2009) "Mineração de Dados Educacionais para a Geração de Alertas em Ambientes Virtuais de Aprendizagem como Apoio à Prática Docente." 186p, Tese (Doutorado em Informática na Educação) – Programa de Pós Graduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.
Martins, A. C.; Marques, J. M. e Costa, P. D. C. (2009) "Estudo Comparativo de três Algoritmos de Machine Learning na Classificação de Dados Electrocardiográficos". [link].
Ossamu E. H. (2011) "Técnica de Árvore de Decisão em Mineração de Dados" [link].
Rigo, S. J., Cazella, S. C. e Cambruzzi, W. (2012) "Minerando Dados Educacionais com foco na evasão escolar: oportunidades, desafios e necessidades." Anais do Workshop de Desafios da Computação Aplicada à Educação.
Rodrigues, C. (2011) "Alunos terminam ensino médio sem aprender". Disponível em: [link].
Romero, C. e Ventura, S. (2007) "Educational Data mining: A Survey from 1995 to 2005" Expert Systems with Applications, v.33, p.125-146, 2007.
Romero, C., Ventura S. e Garcia, E. (2008) "Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial". Computers & Education, n. 51, p.368-384.
Romero, C., Ventura, S., Espejo, G. P. e Hervás, C. (2008b) "Data mining Algorithms to Classify Students". In Proceedings of the 1st International Conference on Educational Data mining, p.8-17.
Tavares, C., Bozza, D. e Kono, F. (2005) "Descoberta de Conhecimento aplicado a Dados Eleitorais". Revista Gestão & Conhecimento - On-line. v. 5, n. 1. Páginas 54 94.
Coelho R. A. (2015). "Árvores de Decisão". [link]. Abril.
Costa E., Baker R. S. J., Amorim L., Magalhães J. e Marinho T. (2012) "Mineração de Dados Educacionais: Conceitos, Técnicas, Ferramentas e Aplicações." Anais Jornada de Atualização em Informática na Educação.
Gottardo, E. (2012) "Estimativa de Desempenho Acadêmico de Estudantes em um Ava Utilizando Técnicas De Mineração De Dados". Dissertação de Mestrado na Universidade Tecnológica Federal Do Paraná. Programa De Pós-Graduação em Computação Aplicada. Curitiba.
Kampff, A. J. C. (2009) "Mineração de Dados Educacionais para a Geração de Alertas em Ambientes Virtuais de Aprendizagem como Apoio à Prática Docente." 186p, Tese (Doutorado em Informática na Educação) – Programa de Pós Graduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.
Martins, A. C.; Marques, J. M. e Costa, P. D. C. (2009) "Estudo Comparativo de três Algoritmos de Machine Learning na Classificação de Dados Electrocardiográficos". [link].
Ossamu E. H. (2011) "Técnica de Árvore de Decisão em Mineração de Dados" [link].
Rigo, S. J., Cazella, S. C. e Cambruzzi, W. (2012) "Minerando Dados Educacionais com foco na evasão escolar: oportunidades, desafios e necessidades." Anais do Workshop de Desafios da Computação Aplicada à Educação.
Rodrigues, C. (2011) "Alunos terminam ensino médio sem aprender". Disponível em: [link].
Romero, C. e Ventura, S. (2007) "Educational Data mining: A Survey from 1995 to 2005" Expert Systems with Applications, v.33, p.125-146, 2007.
Romero, C., Ventura S. e Garcia, E. (2008) "Data mining in course management systems: Moodle case study and tutorial". Computers & Education, n. 51, p.368-384.
Romero, C., Ventura, S., Espejo, G. P. e Hervás, C. (2008b) "Data mining Algorithms to Classify Students". In Proceedings of the 1st International Conference on Educational Data mining, p.8-17.
Tavares, C., Bozza, D. e Kono, F. (2005) "Descoberta de Conhecimento aplicado a Dados Eleitorais". Revista Gestão & Conhecimento - On-line. v. 5, n. 1. Páginas 54 94.
Publicado
26/10/2015
Como Citar
SILVA, Jéssica Laísa Dias da; NUNES, Isabel Dillmann.
Mineração de Dados Educacionais como apoio para a classificação de alunos do Ensino Médio. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO (SBIE), 26. , 2015, Maceió/AL.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2015
.
p. 1112-1121.
DOI: https://doi.org/10.5753/cbie.sbie.2015.1112.
