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Publicação
Detecção de padrões de desempenho académico no ensino superior
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| 4.35 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
O paradigma de avaliação do ensino superior foi alterado em 2005 para ter em conta,
para além do número de entradas, o número de alunos diplomados. Esta alteração pressiona
as instituições académicas a melhorar o desempenho dos alunos. Um fenómeno
perceptível ao analisar esse desempenho é que a performance registada não é nem uniforme nem constante ao longo da estadia do aluno no curso. Estas variações não estão
a ser consideradas no esforço de melhorar o desempenho académico e surge motivação para detectar os diferentes perfis de desempenho e utilizar esse conhecimento para melhorar
a o desempenho das instituições académicas.
Este documento descreve o trabalho realizado no sentido de propor uma metodologia para detectar padrões de desempenho académico, num curso do ensino superior. Como ferramenta de análise são usadas técnicas de data mining, mais precisamente algoritmos
de agrupamento. O caso de estudo para este trabalho é a população estudantil da licenciatura em Eng. Informática da FCT-UNL.
Propõe-se dois modelos para o aluno, que servem de base para a análise. Um modelo
analisa os alunos tendo em conta a sua performance num ano lectivo e o segundo analisa os alunos tendo em conta o seu percurso académico pelo curso, desde que entrou até se diplomar, transferir ou desistir. Esta análise é realizada recorrendo aos algoritmos de agrupamento: algoritmo aglomerativo hierárquico, k-means, SOM e SNN, entre outros.
Descrição
Palavras-chave
Data-mining Clustering Agrupamento Análise ao ensino superior Melhorar desempenho académico k-Means