Aplicação de técnicas de mineração dedados educacionais para previsão do desempenho de estudantes a partir de dados do ENADE

Lima, Thacyo Eslley Burgo de

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.advisor	Silva, Paulo Mello da	-
dc.contributor.author	Lima, Thacyo Eslley Burgo de	-
dc.date.accessioned	2024-11-13T18:48:46Z	-
dc.date.available	2024-11-13T18:48:46Z	-
dc.date.issued	2021-03-04	-
dc.identifier.citation	LIMA, Thacyo Eslley Burgo de. Aplicação de técnicas de mineração de dados educacionais para previsão do desempenho de estudantes a partir de dados do ENADE. 2021. 21 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Unidade Acadêmica de Serra Talhada, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Serra Talhada, 2021.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6506	-
dc.description	Com o crescimento cada vez maior nos dados, faz-se necessário aplicação de técnicas para extrair informações e conhecimentos a partir do conjunto de dados que estão disponibilizados, com isso encontra-se a Mineração de Dados. Esse trabalho tem como objetivo prever o desempenho dos alunos dos cursos de Sistema de Informação a partir dos dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade) realizado no ano de 2017. Para isto, foram utilizados algoritmos de aprendizagem de maquina para a descoberta do conhecimento e auxiliar na tomada de decisão. Foram utilizados 4 algoritmos para comparação, os quais obtiveram acurácia superior a 60%, mostrando que é viável realizar a predição	pt_BR
dc.description.abstract	With the increasing growth in data, it is necessary to apply techniques to extract information and knowledge from the set of data that are available, with that comes data mining. This work aims to predict the performance of students in Information System courses from data from the National Student Performance Exam (Enade) held in the year 2017. For this, machine learning algorithms were used to discover knowledge and assist in decision making. Four algorithms were used for comparison that obtained accuracy greater than 60%, showing that it is feasible to make the forecast	pt_BR
dc.format.extent	21 f.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pt-br	pt_BR
dc.subject	Mineração de dados (Computação)	pt_BR
dc.subject	Algorítmos computacionais	pt_BR
dc.subject	Estudantes universitários	pt_BR
dc.title	Aplicação de técnicas de mineração dedados educacionais para previsão do desempenho de estudantes a partir de dados do ENADE	pt_BR
dc.type	bachelorThesis	pt_BR
dc.rights.license	Atribuição 4.0 Internacional (CC POR 4.0)	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/7863661692692517	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/8976586263200932	pt_BR
dc.degree.level	Graduacao	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.degree.local	Serra Talhada	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal Rural de Pernambuco	pt_BR
dc.degree.graduation	Bacharelado em Sistemas de Informação	pt_BR
dc.degree.departament	Unidade Acadêmica de Serra Talhada	pt_BR
Aparece nas coleções:	TCC - Bacharelado em Sistemas de Informação (UAST)

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