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Gustavo Fontoura de Souza

Disciplina: Metodologia do Trabalho Científico

Curso: Licenciatura em Matemática

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Agosto 2024 - Revisão teórica e metodológica. Criação dos instrumentos de observação e levantamento de dados.

Setembro 2024: Obtenção e preprocessamento dos dados.

Outubro 2024: Análise dos dados e modelagem.

Novembro 2024: Apresentação do trabalho para a banca avaliadora.

Dezembro 2024: Escrita e submissão do trabalho para revista cientifica indicada.

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As técnicas de análise de dados tem permitido descobrir muitas informações e, por conseguinte, conhecimento em bases de dados (Larose e Larose, 2020). Esse processo é conhecido como KDD (Knowledge Discovery in Databases). Diversas estratégias tem sido utilizada para esse fim, técnicas, algoritmos e métodos que permitem identificar padrões nas bases de dados que referem-se as mais diversas áreas do conhecimento humano.

As técnicas de regressão e clusterização tem sido muito utilizadas para identificar modelos que possam explicar o comportamento dos dados analisados e a partir daí, possam ser elaborados estratégias para atuar sobre a realidade (Faceli et al, 2011). As empresas de tecnologia, por exemplo, fazem análises dessa natureza, visando entender os seus clientes, para então, oferecer produtos cada vez mais adequados as suas necessidades e perspectivas de aquisição.

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Modelo de predição da reprovação em cursos técnicos integrados do IFRN

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Foi realizado uma pesquisa nas bases de dados, e encontrado trabalhos que mostram trabalhos relacionados a nossa temática.

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BARROS, Renata Pitta et al. Predição do rendimento dos alunos em lógica de programação com base no desempenho das disciplinas do primeiro período do curso de ciências e tecnologia utilizando técnicas de mineração de dados. Brazilian Journal of Development, v. 6, n. 1, p. 2523-2534, 2020.

DE FARIAS, Adriana Mara Guimarães; GALEMBECK, Eduardo; CINTRA, Marcos Evandro. Uma abordagem para predição da Retenção Escolar em cursos ministrados de forma híbrida pelo método de Sala de Aula Invertida. RENOTE, v. 20, n. 2, 2022.

DE JESUS, Hiago Oliveira; RODRIGUEZ, Luis Cuevas; JUNIOR, Almir de Oliveira Costa. Predição de Evasão Escolar na Licenciatura em Computação. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 29, p. 255-272, 2021.

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O projeto prevê a metodologia a análise exploratória dos dados de turmas anteriores, para que a partir das informações obtidas dessa analise, possamos aplicar algoritmos (modelos) de repressão linear, regressão logística e até regressão não linear para identificar riscos de reprovação e evasão. Além destes, os algoritmos de clusterização visando segmentar os alunos que apresentam mais similaridades possam ser identificados como os que apresentam maiores riscos de reprovação e evasão.

As análises piloto serão aplicadas a três turmas do ensino médio integrado que já concluíram o ensino técnico integrado, uma vez que seus desfechos já são conhecidos.

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A reprovação escolar consistem em uma questão crítica nas escolas brasileiras. Diversos fatores potencialmente relacionados a esse fenômeno, sendo alguns deles mitigáveis pelas instituições por meio de aperfeiçoamentos nos cursos e políticas de apoio aos alunos.

Será possível prever a reprovação de alunos de uma turma de ensino integrado antes da finalização do ano letivo?

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Objetivo geral: Avaliar os modelos de ajustes estatísticos de dados para modelar o problema da reprovação no ensino técnico do IFRN.

Objetivos Específicos: a) Levantar o estado da arte para o tema de modelos estatísticos no ensino; b) submissão do projeto para o CEP; c) obtenção dos dados; e d) ajustes de modelos estatísticos e avaliação da qualidade desse ajuste.

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O processo de ensino aprendizagem é complexo e envolve diversas variáveis que determinam o sucesso ou não deste processo. Algumas dessas variáveis são influenciadas diretamente pelas ações de ensino, como a motivação dos alunos. Um dos problemas que se apresenta no ensino básico é a reprovação, que em algumas situações assume valores muito alto. A possibilidade de intervenções direcionada a públicos com alto potencial de reprovação pode minimizar esse cenário. Esta pesquisa buscar identificar esse grupo com alto potencial de reprovação.