Título: Aplicação de técnicas de clusterização de dados para análise de desempenho de alunos de disciplinas com foco no ensino de técnicas de programação.

Autoria de: Stanley Phillipe Machado Silva

Orientação de: Joaquim Quinteiro Uchoa

Presidente da banca: Joaquim Quinteiro Uchoa

Primeiro membro da banca: Renato Ramos da Silva

Segundo membro da banca: Juliana Galvani Greghi

Terceiro membro da banca: Lívia Rosa Souza

Palavras-chaves: Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, Clusterização, Análise de Desempenho, Ensino de Programação

Data da defesa: 30/11/2023

Semestre letivo da defesa: 2023-2

Data da versão final: 19/12/2023

Data da publicação: 19/12/2023

Referência: Silva, S. P. M. Aplicação de técnicas de clusterização de dados para análise de desempenho de alunos de disciplinas com foco no ensino de técnicas de programação.. 2023. 57 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2023.

Resumo: Observa-se uma tendência de modernização das práticas educacionais, especialmente no campo da programação. A avaliação é reconhecida como um instrumento essencial e popular para mensurar o progresso do ensino, e consequentemente o nível de conhecimento do aluno. Entretanto, a avaliação do próprio sistema de avaliação se torna imperativa para aprimorar a qualidade do ensino e obter métricas mais precisas em relação ao desenvolvimento dos estudantes. O Departamento de Computação Aplicada da Universidade Federal de Lavras utiliza a ferramenta Dredd para avaliar os alunos, mas enfrenta limitações estruturais, o que instigou o desenvolvimento do sistema Vesperto. Este novo sistema busca integrar os aspectos positivos do Dredd e incorporar tecnologias contemporâneas para enriquecer o processo de ensino-aprendizagem. Além disso, o potencial de oferecer aos educadores um leque mais amplo de opções para análise de desempenho, adaptações didáticas ou até mesmo intervenção pedagógica. O estudo investigativo contido neste trabalho reflete sobre a potencial aplicação de aprendizado de máquina e seu impacto na produção de resultados mais eficientes nas avaliações de desempenho através da técnica de clusterização, visando a melhoria contínua do ensino de programação. As análises realizadas visam refletir e justificar o potencial do uso de algoritmos de aprendizagem de máquina como ferramenta de avaliação de desempenho. Essa avaliação tem como potencial prever deficiências no ensino de programação que permitirá ao professor intervenções didáticas sem comprometer o andamento do processo pedagógico, mensurar a qualidade de suas avaliações e até mesmo propor alternativas personalizadas de acordo com o discente.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
sistemas_de_informacao/20232201820363

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G014 - SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Stanley Phillipe Machado Silva e Universidade Federal de Lavras

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