Predição de reprovação em turmas da disciplina de Programação I na Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Joinville

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Predição de reprovação em turmas da disciplina de Programação I na Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Joinville

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina. pt_BR
dc.contributor.advisor Moreira, Benjamin Grando
dc.contributor.author Lomba Júnior, André Gomes
dc.date.accessioned 2023-12-12T13:32:19Z
dc.date.available 2023-12-12T13:32:19Z
dc.date.issued 2023-12-08
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252879
dc.description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Engenharia Mecatrônica. pt_BR
dc.description.abstract O presente trabalho tem como objetivo estabelecer relações entre as notas obtidas em atividades avaliativas e o desempenho final dos alunos matriculados na disciplina de Programação I da Universidade Federal de Santa Catarina, Campus de Joinville. A análise dessas relações será conduzida por meio de uma abordagem sistemática, envolvendo a coleta e mineração de dados provenientes dos relatórios disponíveis no Moodle. A mineração de dados proporcionou a identificação de padrões, por meio dos quais foram gerados novos conhecimentos sobre as diferentes trajetórias acadêmicas dos alunos, visando uma compreensão das relações de desempenho ao longo da disciplina, considerando variáveis como atividades práticas, questionários e frequência de acesso. Este estudo busca não apenas compreender o cenário atual, mas contribuir para uma abordagem informada no processo educacional, identificando padrões e tendências para fornecer subsídios à implementação de estratégias pedagógicas eficazes. pt_BR
dc.description.abstract The present work aims to establish relationships between the grades obtained in evaluative activities and the final performance of students enrolled in the Programming I course at the Federal University of Santa Catarina, Joinville Campus. The analysis of these relationships will be conducted through a systematic approach, involving the collection and mining of data from the available reports in Moodle. Data mining has provided the identification of patterns, through which new knowledge has been generated about the different academic trajectories of students, aiming to understand performance relationships throughout the course, considering variables such as practical activities, quizzes, and access frequency. This study seeks not only to understand the current scenario but also to contribute to an informed approach in the educational process, identifying patterns and trends to provide support for the implementation of effective pedagogical strategies. pt_BR
dc.format.extent 56 f. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Joinville, SC. pt_BR
dc.rights Open Access. en
dc.subject mineração de dados educacionais pt_BR
dc.subject reprovação acadêmica pt_BR
dc.subject classificação pt_BR
dc.subject educational data mining pt_BR
dc.subject academic failure pt_BR
dc.subject classification pt_BR
dc.title Predição de reprovação em turmas da disciplina de Programação I na Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Joinville pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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TCC_André_Gomes_Lomba_Júnior.pdf 1.566Mb PDF View/Open TCC

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