Uma Abordagem de Descoberta de Conhecimento para Desvendar Causas da Evasão Escolar

O abandono da universidade é um dos problemas mais intrigantes e cruciais da educação. Esse problema permeia os vários níveis e modalidades de educação e gera perdas para todos os envolvidos no processo educacional. Portanto, é essencial o desenvolvimento de métodos eficientes para prever o risco de abandono de estudantes, permitindo que as instituições adotem ações proativas para minimizar a situação. Assim, objetiva-se com este trabalho, apresentar uma abordagem de descoberta de conhecimento em banco de dados desenvolvida para a previsão de grupos de alunos em risco de abandono nos cursos presenciais de ensino superior. A abordagem foi validada, utilizando dados de ex-alunos de um curso superior (Ciência da Computação) da UFERSA campus UFERSA, utilizando modelos de classificação

A Descoberta das Causas da Retenção Acadêmica Utilizando Mineração de Dados: Uma Revisão Sistemática da Literatura

Nos últimos anos as instituições de ensino superior têm enfrentado grandes problemas ocasionados pela retenção acadêmica. Diante disso, diversos pesquisadores têm dedicado seus esforços a descoberta das causas e a prevenção contra a retenção acadêmica e a mineração de dados educacionais pode auxiliar nesse processo. Porém, para obter resultados satisfatórios com a mineração de dados aplicada ao contexto da retenção acadêmica é necessário conhecer os melhores recursos de mineração de dados a serem utilizados. Dessa forma, no presente trabalho foi realizada uma revisão sistemática da literatura a fim de identificar as principais técnicas e ferramentas da mineração de dados que podem ser aplicadas nesse processo, além de identificar os principais fatores indutores à retenção acadêmica

Mineração de dados auxiliando na descoberta das causas da evasão escolar: Um Mapeamento Sistemático da Literatura

Este trabalho apresenta um Mapeamento Sistemático da Literatura sobre evasão escolar, em que se buscou identificar tecnologias de mineração de dados e fatores indutores para evasão escolar, que vem sendo exploradas para desvendar as possíveis causas da evasão escolar. As buscas foram realizadas em quatro bases de dados científicas, com o objetivo de responder a seguinte questão de pesquisa: “Quais ferramentas, técnicas e fatores indutores vem sendo utilizados para desvendar possíveis causas da evasão escolar?”. Observou-se que a ferramenta Weka é a mais utilizada para auxiliar a desvendar as causas da evasão escolar. Entre as técnicas, destaca-se a utilização da classificação. Por fim, o mapeamento identificou que os principais trabalhos da área se concentram em estudar fatores relacionados às características individuais do aluno

Ensino remoto: um relato de experiência da execução da disciplina estrutura de dados: Remote learning: an experience report on the execution of the data structure course

Este artigo irá descrever o relato de experiência da disciplina de estrutura de dados que foi ministrada de forma remota no ano de 2020. Apresenta- se nesse artigo, metodologias, materiais para fixação do conteúdo, formas de comunicação com a turma e com o docente, métodos de avaliação e sistemas utilizados para a realização de todas as tarefas, sendo mostrado gráficos de desempenho do discente durante a disciplina

A Evasão Escolar no Ensino Superior: Um Estudo de Caso do Curso de Ciência da Computação da UFERSA / School Evasion in Higher Education: A Case Study of the Computer Science Course at UFERSA

A evasão acadêmica é um problema importante e complexo enfrentado por muitas instituições de ensino superior. Nesse contexto, este estudo desvenda suas causas no curso de Ciência da Computação em UFERSA. Em especial, utilizamos uma técnica de agrupamento sobre um banco de dados extraído do Sistema de Gestão Integrado de Atividades Acadêmicas. São dois clusters: um para representar as características dos alunos evadidos e outro dos alunos que concluíram o curso. As principais características do segundo grupo são: residir em moradia acadêmica, ter experiência anterior na área antes do início do curso, ser branco e outras privilégios (pais não divorciados, ensino médio particular, renda mensal elevada)

O aprendizado de máquina automatizado para classificação: uma análise comparativa entre as ferramentas H2O e o autogluon: Automated machine learning for classification: a comparative analysis of H2O and autogluon tools

Neste trabalho foi realizada uma análise comparativa entre as ferramentas de AutoMl H2O e AutoGluon, na geração de modelos para a tarefa classificação de sinais de batimentos cardíacos. Para isso, foram gerados 28 modelos em cada ferramenta com diferentes bases de dados de eletrocardiogramas. Para a comparação, foram considerados o tempo que as ferramentas levaram para gerar seus modelos e o Log Loss de cada modelo como medida de desempenho. A partir dos resultados obtidos com os testes e com a análise descritiva, foi possível concluir que as ferramentas H2O e AutoGluon levam tempos semelhantes para o treinamento de seus modelos. Entretanto, os modelos gerados na ferramenta AutoGluon apresentaram desempenhos melhores na tarefa de classificação de sinais de batimentos cardíacos

Desafios na prática docente em tempos de pandemia: um estudo de caso na EEEP amélia figueiredo de lavor, Iguatu - CE: Challenges in teaching practice in times of pandemic: a case study at EEEP amélia figueiredo de lavor, Iguatu – CE

Esse artigo tem por objetivo verificar as problemáticas tecnológicas ao meio docente e os desafios elencados na sua prática em tempos de pandemia da covid-19. Destarte, foi analisado o uso da tecnologia da informação como uma ferramenta educacional, e os saberes necessários para o professor fazer um bom uso dessa demanda. Em primeiro momento foi feito uma reflexão do uso das tecnologias no meio docente tendo um referencial teórico baseado nos fins educativos. Posteriormente serão analisados os dados obtidos através de um estudo de caso com objetivo geral de analisar os professores da EEEP AMÉLIA FIGUEIREDO DE LAVOR – IGUATU - CE, onde será adquirido um posicionamento aos desafios do uso das tecnologias no meio prático docente

Estudo comparativo entre ferramentas on-line para melhorar a usabilidade e a experiência do usuário: Comparative study between online tools to improve usability and user experience

Com o crescimento da internet, a criação de ambientes virtuais se tornaram obrigatórios no contexto de grandes empresas para que se adequassem a essa nova modalidade de comunicação. Dessa forma o grande acesso de vários usuários acaba gerando conteúdo de reflexão e feedback de como esse site ou plataforma está oferecendo tal serviço. Através dessa logística, foi possível identificar três ferramentas que são: Hotjar e Smartlook que proporcionam e avaliam essa demanda através do comportamento do usuário final através de sua experiência. Dessa forma, esse presente artigo tem como objetivo mostrar a importância dessas ferramentas para o mercado corporativo bem como fornecer e identificar as principais técnicas utilizadas pelas ferramentas para serem utilizadas em futuras pesquisas científicas. Para realizar essa comparação, foi utilizado o site da Universidade Federal do Ceará campus Quixadá para que fossem gerado conteúdo para as ferramentas bem como identificar possibilidades de alterações no mesmo

Um jogo sério para auxiliar o ensino-aprendizagem de estudantes de medicina

A rápida expansão da rede de faculdades de medicina trouxe um déficit na qualidade de ensino, devido à falta de infraestrutura e recursos em algumas universidades, prejudicando, assim, a formação teórica e prática dos alunos. Porém, com os avanços significativos das tecnologias móveis nos últimos anos, as instituições de ensino estão a proporcionar novos contextos e oportunidades de aprendizagem e ensino. Assim, os jogos sérios podem ser utilizados para auxiliar no ensino e aprendizagem dos estudantes. Com base neste contexto, foi desenvolvido um simulador/jogo sério com o objetivo de auxiliar o aprendizado dos alunos de medicina em casos clínicos e assuntos em gerais da área. O trabalho conta com dois projetos, o primeiro é o jogo sério mobile e o segundo é um algoritmo de aprendizado de máquina e múltiplos classificadores, utilizado para classificar doenças. Os resultados da avaliação mostram indícios de que a ferramenta tem potencial para servir de auxílio para o ensino aprendizagem para os potenciais usuários

Agrupamento de espécies madeireiras da Amazônia com base em propriedades físicas e mecânicas

The intense search for consolidated native wood essences, which are highly used, can lead to the overexploitation of species and decrease their stocks in the forest. An alternative to this situation is the replacement of these species by others with similar wood properties and with sufficient forest growing stock. The objective of this work was to cluster the Amazon species through wood physical-mechanical properties and perform the discriminant analysis to identify which technological characteristics are more important for the clustering. The species studied came from eight different locations in the Amazon region. The properties used were: basic density, contraction (tangential, radial and volumetric), static flexion, compression parallel and perpendicular to the fibers, Janka hardness parallel and transversal, traction perpendicular to the fibers, cracking and shearing, all obtained from the national specialized literature. Multivariate Cluster analysis (simple Euclidean distance and Ward’s method) and the discriminant analyses were used to evaluate the clustering. Cluster analysis was efficient to cluster the species, which were separated into three distinct groups. The species that stood out were Helicostylis pedunculata Benoist. and Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., f or clustering with the most commercialized species. The lowest values of Wilks’Lambda were wood density (0.759053), shearing (0.802960) and compression parallel to the fibers (0.825594). These characteristics were the most determinant to discriminate the clusters. The clustering analysis was efficient for the separation of the species into marketing clustersA procura intensa por essências madeireiras nativas consolidadas, que apresentam elevado uso, pode ocasionar a superexploração de espécies e diminuição do seu estoque na floresta. Uma alternativa para essa situação é a substituição dessas espécies por outras com propriedades da madeira semelhantes e com suficiente estoque de crescimento na floresta. O objetivo deste trabalho foi agrupar as espécies da Amazônia através das propriedades físico-mecânicas da madeira e realizar a análise discriminante para identificar quais características tecnológicas são mais importantes para o agrupamento. As espécies estudadas foram provenientes de oito localidades distintas da região amazônica. As propriedades físico-mecânicas utilizadas obtidas da literatura especializada nacional foram: densidade básica, contração (tangencial, radial e volumétrica), flexão estática, compressão paralela e perpendicular às fibras, dureza Janka paralela e transversal, tração perpendicular às fibras, fendilhamento e cisalhamento. Foi utilizada a técnica de análise multivariada de Cluster (distância euclidiana simples e o método de Ward) e a análise discriminante para avaliar o agrupamento. A análise de Cluster foi eficiente para agrupar as espécies, que foram separadas em três grupos distintos. As espécies que se destacaram foram a Helicostylis pedunculata Benoist. e Tachigali chrysophylla (Poepp.) Zarucchi & Herend., por se agruparem com as espécies mais comercializadas. Os menores valores de Wilks’Lambda foram da densidade da madeira (0,759053), cisalhamento (0,802960) e compressão paralela às fibras (0,825594). Essas características foram as mais determinantes para discriminar os grupos. A análise de agrupamento é eficiente para indicar a substituição de espécies consolidadas na Amazônia