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???metadata.dc.type???: Dissertação
Title: Uma abordagem temporal para identificação precoce de estudantes de graduação a distância com risco de evasão utilizando técnicas de mineração de dados
???metadata.dc.creator???: Santos, Ramon Nóbrega dos 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Siebra, Clauirton de Albuquerque
???metadata.dc.description.resumo???: Com a utilização de técnicas de mineração de dados, mais comumente os algoritmos de Classificação, pode-se construir modelos preditivos capazes de identificar precocemente um estudante com risco de evasão. Diversos estudos utilizaram dados obtidos de um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) para a construção de modelos preditivos de desempenho em uma disciplina de um curso. Porém, nenhum estudo foi realizado com o objetivo de desenvolver um modelo de predição de evasão, para um curso de graduação a distância de maior duração, que integre trabalhos que fazem a predição de desempenho a partir de um AVA, possibilitando uma predição da evasão antecipada durante o primeiro semestre e ao longo dos demais semestres. Assim, este trabalho propõe uma abordagem de identificação de evasão em um curso de graduação a distância a partir da utilização da técnica de classificação baseada em regras para, primeiramente, identificar as disciplinas e os limites de notas que mais influenciam na evasão para que os modelos preditivos de desempenhos em um AVA possam ser utilizados para a predição da evasão de um aluno com risco de evasão ao longo de todo o curso de graduação a distância. Foram realizados experimentos com quatro algoritmos de classificação baseados em regras: o JRip, o OneR, o PART e o Ridor. A partir da utilização da abordagem temporal proposta foi possível comprovar sua vantagem, uma vez que foram obtidos melhores desempenhos preditivos ao longo dos semestres e foram descobertas importantes regras para a identificação precoce de um estudante com risco de evasão. Entre os algoritmos estudados, JRip e PART obtiveram os melhores desempenhos preditivos com acurácia média de 81% ao final do primeiro semestre. A partir da metodologia proposta de partições, na qual os atributos dos modelos preditivos são aplicados de forma incremental, foi possível a descoberta de regras potencialmente úteis para prevenir a evasão.
Abstract: Through the use of data mining techniques, more usually the classification algorithms, it is possible to implement predictive models that are able to early identify a student in risk of dropout. Several studies used data obtained from a Virtual Learning Environment (VLE) to implement predictive performance models in a discipline of a course. However, any study was carried out aimed at developing a model for dropout prediction, to distance graduation courses of longer duration, which integrates works that carry out performance prediction based on a VLE, allowing an early prediction during the first semester and throughout the others semesters. Thus, this work proposes a dropout identification approach for distance graduation courses that use the Rule-Based Classification technique to firstly identify the disciplines and grades limits that have higher influence on dropout, so that the predictive models for performance in a VLE can be used regarding the dropout detection of students along the whole distance graduation course. Experiments were carried out using four rulebased classification algorithms: JRip, OneR, PART and Ridor. Considering the use of this temporal approach, it was possible to prove the advantages of this approach, once better accuracies were obtained along the semesters and important rules were discovered to early identify students in risk of dropout. Among the applied algorithms, JRip and PART obtained the best predictive results with average accuracy of 81% at the end of first semester. Furthermore, considering our proposed partition methodology, where attributes of the predictive models are incrementally applied, it was possible to discovery rules potentially useful to dropout prevention.
Keywords: Evasão de um estudante; Abordagem temporal; Mineração de dados; Algoritmos de classificação; Regras de classificação.
Student dropout; Temporal approach; Data mining; Classification algorithms; Classification rules.
???metadata.dc.subject.cnpq???: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
???metadata.dc.publisher.initials???: UFPB
???metadata.dc.publisher.department???: Informática
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-Graduação em Informática
Citation: SANTOS, Ramon Nóbrega dos. Uma abordagem temporal para identificação precoce de estudantes de graduação a distância com risco de evasão utilizando técnicas de mineração de dados. 2015. 146 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2015.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
URI: http://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/handle/tede/7844
Issue Date: 29-May-2015
Appears in Collections:Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática

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