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Título: Análise dos Impactos da Gestão do Tempo no Desempenho Acadêmico Através da Mineração de Dados Educacionais
Autor: Nascimento, Pricylla Santos Cavalcante do
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/2042576149331188
Orientador: Rodrigues, Rodrigo Lins
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/5512849006877767
Palavras-chave: Administração do tempo;Ensino à distância;Mineração de dados (Computação)
Data do documento: 29-Mar-2023
Citação: NASCIMENTO, Pricylla Santos Cavalcante do. Análise dos Impactos da Gestão do Tempo no Desempenho Acadêmico Através da Mineração de Dados Educacionais. 2023. 19 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.
Abstract: With technological advances, new challenges were born. Amongst them is the problem of identifying factors that corroborate with the good academic performance of students of distance learning courses. This work aims to analyze the impacts of time management on the academic performance of the student. For this, the K-means technique was used to group students in relation to their academic performance, a neural network was used to classify these groups according to the time management variables, and the SHAP method was used to interpret the classes obtained in an efficient way. The construction of this research uses data from distance learning courses extracted from the moodle platform of a public university in the state of Pernambuco. As a conclusion, it was possible to observe which characteristics of time management impact the student's academic performance positively.
Resumo: Com os avanços tecnológicos, nasceram também novos desafios. Entre estes está a dificuldade de identificar fatores que corroboram com um bom desempenho acadêmico dos alunos de cursos EAD. Assim, este trabalho tem o objetivo de analisar os impactos da gestão do tempo no desempenho acadêmico dos discentes. Para isso, foram utilizadas a técnica K-means para a realização do agrupamento dos discentes em relação ao seu desempenho acadêmico, uma Rede Neural Artificial para classificar estes grupos com base nas variáveis de gestão do tempo, e o método SHAP para interpretar de forma eficiente os resultados dessa classificação. Para a construção desta pesquisa, utilizou-se dados de cursos EAD extraídos da plataforma moodle de uma universidade pública do estado de Pernambuco. Como conclusão, foi possível observar quais características da gestão do tempo impactam positivamente no desempenho acadêmico do aluno.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/5498
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