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dc.creatorSilva, Felipe Monteiro da
dc.date.accessioned2024-02-01T17:10:28Z
dc.date.available2024-02-01T17:10:28Z
dc.date.issued2023-12-28
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifpe.edu.br/xmlui/handle/123456789/1160
dc.description.abstractThis course completion work (TCC) presents a study on the academic performance of students who took the National High School Examination (ENEM), in the city of Belo Jardim-PE. During this research, analysis and prediction of these participants was carried out according to the average grades in the areas of knowledge, being Mathematics, Languages, Humanities and Natural Sciences and their technologies. Based on this, we can analyze factors that may impact students’ performance based on the socioeconomic questionnaire provided by INEP, where we can analyze and verify the results of the Machine learning algorithm.pt_BR
dc.format.extent49f.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.relationBERNARDETTE, Gatti A. Estudos quantitativos em educação., jan. 2004. Disponível em: .http://educa.fcc.org.br/pdf/ep/v30n01/v30n01a02.pdf. Acesso em: 01/03/2022. BREIMAN, Friedman L. Classification and regression trees. 1. ed. [S.l.: s.n.], 1984. Acesso em: 20/06/2022. CARVALHO, Deborah Ribeiro. Árvore de decisão algoritmo: genérico para tratar o problema de Pequenos disjuntos em classificação de dados, dez. 2005. Disponível em: https://www.ipardes.pr.gov.br/sites/ipardes/arquivos_restritos/files/documento/2019- 09/deborah_carvalho_tese_2005.pdf. Acesso em: 20/06/2022. FAYYAD, Usama; PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory; SMYTH, Padhraic. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases, mar. 1996. Disponível em: https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/1230. Acesso em: 20/02/2022. FIGUEIRA, R. M. A. Miner: um software de inferência de dependências funcionais, jan. 1998. FILHO, ROGÉRIO LUIZ CARDOSO SILVA. Modelo de análise e predição do desempenho dos alunos dos Institutos Federais de Educação usando o ENEM como indicador de qualidade escolar, p. 1–94, ago. 2017. Disponível em: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/28008. Acesso em: 20/07/2022. HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition. 3RD EDITION. [S.l.: s.n.], 2012. P. 1–560. Disponível em: https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/43034828/Data_Mining_Concepts_And_ Techniques_3rd_Edition.pdf?1456374619=&response-contentdisposition=inline%3B+filena me%3DDATA_MINING_CONCEPTS_AND_TECHNIQUES_3RD.pdf&Expires=1699970 323&Signature=e18gfymAu5Dplix19QJNdn6hUKJOE9sEV08eQXIDmG9wMz~ipxoKEYh u3xzsBI9~8odjQ0S0MK79feb-xMwLKZjAh-t~6pu73UQMHbg12r2-xsB8heQfJ8X74cxjT WebU0avmkiINPoC85CK4xiwM2XsuqWO3oISrIYSbucA9xTetvcZWuGoQ4lazRw-zYnxp 49 URXvbZNgP7k7iDHYKFeFovZNYbyu5OmHPoEwvqxKEe9tn9SyXwxwJGj3uTJGkVeubI 395.1 40CP0KDhDP~vzLFLFcWeiJwTJ2OPmvD6BN6NF6dOWXpJC0YRhNHRuBuf6 WKyyfw7RVIFeVLGPovtEgX3A__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA. Acesso em: 20/08/2022. LAURETTO, Marcelo S. Árvores de Decisão, nov. 2010. Disponível em: https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/4469825/mod_resource/content/1/ ArvoresDecisao_normalsize.pdf. Acesso em: 20/08/2022. Acesso em: 10/09/2022. PRESSMAN, Roger S. Engenharia de Software. 3. ed. [S.l.: s.n.], 1995. QUINLAN, J. R. Induction of decision trees. 1. ed. [S.l.: s.n.], 1986. SOARES, Laura Tavares. Vinte e um anos de Educação Superior: Expansão e Democratização, jan. 2013. Disponível em: https://biblioteca.flacso.org.br/files/2015/03/Caderno_GEA_N3.pdf. Acesso em: 20/09/2022. WASLAWICK, Raul Sidnei. Engenharia de Software: Conceitos e Práticas. 1. ed. [S.l.: s.n.], 2013.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
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dc.subjectTecnologia da informação - Educaçãopt_BR
dc.subjectFerramenta de TIpt_BR
dc.subjectDesempenho estudantil - análisept_BR
dc.titleAnálise e predição do desempenho dos estudantes do ensino médio de Belo Jardim-PEpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2953253329914474pt_BR
dc.contributor.advisor1Lucena, Francisco Ariaildo da Costa Sá
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8776518379588934pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, João Almeida e
dc.contributor.referee2Gomes, Sionise Rocha
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2 309933838171531pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7 131649606832974pt_BR
dc.publisher.departmentBelo Jardimpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
dc.description.resumoEste trabalho de conclusão de curso (TCC) apresenta um estudo sobre o desempenho escolar dos estudantes que realizaram o Exame Nacional do Ensino Médio(ENEM), na cidade de Belo Jardim-PE. Ao decorrer desta pesquisa foi realizada a análise e predição dos dados desses participantes de acordo com a média das notas nas áreas de conhecimento, sendo Matemática, Linguagens, Humanas e Ciências da Natureza e suas tecnologias. Deste modo, podemos analisar fatores que possam impactar no desempenho dos alunos com base no questionário socioeconômico disponibilizado pelo INEP, onde podemos analisar e verificar os resultados do algoritmo de Machine learning.pt_BR
dc.creator.name2Assunção, Alysson Pereira
dc.creator.Lattes2http://lattes.cnpq.br/6453978056365377pt_BR


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