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Tipo: TCC
Título: Aplicação de Ciência de Dados em um Ambiente Virtual de Aprendizagem: um estudo de caso na disciplina de Programação Orientada a Objetos
Autor(es): Araújo, Mateus de Sousa
Orientador: Lima, Marcos Vinicius de Andrade
Palavras-chave em português: análise de aprendizagem;programação orientada a objetos;ciência de dados;recomendação de conteúdos
Palavras-chave em inglês: learning analytics;object-oriented programming;data science;content recommendation
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE
Data do documento: 2025
Citação: ARAÚJO, Mateus de Sousa. Aplicação de Ciência de Dados em um Ambiente Virtual de Aprendizagem: um estudo de caso na disciplina de Programação Orientada a Objetos. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) - Campus de Russas, Universidade Federal do Ceará, Russas, 2025.
Resumo: Este trabalho apresenta a analise de desempenho de alunos na disciplina de programação orientada a objetos utilizando modelos descritivos baseados em técnicas de ciência de dados de uma instituição pública de ensino superior no município de Russas no estado do Ceará. O objetivo foi categorizar os alunos em grupos de desempenho, identificar perfis de aprendizado e recomendar conteúdos específicos. Foram aplicadas regras de classificação para agrupar os alunos em categorias como bom, regular, alerta e crítico. Alem disso, outliers foram identificados e removidos para garantir a precisão dos resultados. A análise revelou padrões de comportamento e desempenho, permitindo recomendações mais precisas para apoio educacional. Conclui-se que o modelo proposto contribui significativamente para melhorar o suporte ao aprendizado.
Abstract: This paper presents an analysis of student performance in the subject of object-oriented programming using descriptive models based on data science techniques at a public higher education institution in the municipality of Russas in the state of Ceara.´ The aim was to categorize students into performance groups, identify learning profiles and recommend specific content. Classification rules were applied to group students into categories such as good, fair, alert and critical. In addition, outliers were identified and removed to ensure the accuracy of the results. The analysis revealed patterns of behavior and performance, allowing for more accurate recommendations for educational support. It is concluded that the proposed model contributes significantly to improving learning support.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80166
ORCID do(s) Autor(es): https://orcid.org/0009-0007-2775-6237
Currículo Lattes do(s) Autor(es): https://lattes.cnpq.br/1833095987898013
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:ENGENHARIA DE SOFTWARE - RUSSAS - Monografias

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