00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Tipo: Dissertação
Título: Modelo de análise e predição para identificação dos fatores que influenciam o desempenho escolar na rede de ensino básico: estudo de caso em escolas municipais de Alagoas
Título(s) alternativo(s): Analysis and prediction model to identify factors that influence school performance in the basic education network: case study in municipal schools in Alagoas
Autor(es): Pinto, Glevson da Silva
Primeiro Orientador: Costa, Evandro de Barros
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Freitas Júnior, Olival de Gusmão
metadata.dc.contributor.referee1: Vieira, Thales Miranda de Almeida
metadata.dc.contributor.referee2: Rodrigues, Rodrigo Lins
Resumo: As transformações ocorridas na gestão e organização dos sistemas educacionais vêm demandando a tomada de decisões no sentido de melhorar o processo de ensino e aprendizagem nas instituições educacionais públicas do Brasil. Nesse sentido, o Ministério da Educação criou o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB), para avaliar e monitorar o processo educativo das escolas brasileiras. Neste contexto, particularmente, a Mineração de Dados Educacionais tem provido técnicas e, deste modo vem auxiliando educadores e gestores no apoio a tomada de decisões, permitindo extração de informações relevantes de bases de dados. Situado na mencionada área este trabalho objetiva explorar técnicas de seleção de atributos e algoritmos preditivos, visando identificar quais fatores impacta no IDEB das escolas municipais de Alagoas. Assim, visa-se auxiliar no processo decisório dos gestores educacionais, para posteriores estudos e reflexões na área da educação. Para tanto, utilizou-se dados do teste Saeb das escolas públicas de Maceió e de Teotônio Vilela, conduzindo um estudo experimental, produzindo relevantes resultados na tarefa de identificação de atributos relevantes para apoiar os gestores educacionais. Os resultados indicam que diversos fatores influenciam o desempenho dos alunos, tais como: a escolaridade dos pais do aluno, o incentivo aos estudos, o compromisso do docente e o estilo de gestão.
Abstract: The transformations that have occurred in the management and organization of educational systems have been demanding decisions to improve the teaching and learning process in public educational institutions in Brazil. In this sense, the Ministry of Education created the Basic Education Development Index (IDEB), to evaluate and monitor the educational process of Brazilian schools. In this context, in particular, Educational Data Mining has provided techniques and, thus, has been helping educators and managers to support decision making, enabling the extraction of relevant information from databases. Situated in the aforementioned area, this work aims to explore attribute selection techniques and predictive algorithms, aiming to identify which factors impact on the IDEB of Alagoas municipal schools. Thus, it aims to assist in the decision-making process of educational managers, for further studies and reflections in the area. of education. Therefore, data from the Saeb test of the public schools of Maceió and Teotônio Vilela were used, conducting an experimental study, producing relevant results in the task of identifying relevant attributes to support educational managers. The results indicate that several factors influence student performance, such as the student's parents' education, the incentive to study, the teacher's commitment and the management style.
Palavras-chave: Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Brasil. Ministério da Educação) - Alagoas
Mineração de dados (Computação)
Educação
Aprendizagem de máquina
Educational data mining
Attribute selection
Machine learning
IDEB
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Informática
Citação: PINTO, Glevson da Silva. Modelo de análise e predição para identificação dos fatores que influenciam o desempenho escolar na rede de ensino básico: estudo de caso em escolas municipais de Alagoas. 2019. 84 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Informática, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/7782
Data do documento: 18-nov-2019
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