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dc.contributor.authorNascimento, Rafaella Leandra Souza do-
dc.contributor.authorCruz Junior, Geraldo Gomes da-
dc.date.accessioned2019-07-24T14:54:18Z-
dc.date.available2019-07-24T14:54:18Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationNASCIMENTO, Rafaella Leandra Souza do; CRUZ JUNIOR, Geraldo Gomes da. Estudo sobre docentes do ensino básico através de indicadores educacionais e modelos de regressão. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO, 7., 29 out.-01 nov. 2018, Fortaleza (CE). Anais... Fortaleza (CE): SBC, 2018. p. 379-388.pt_BR
dc.identifier.issn2316 8889-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/44025-
dc.description.abstractThis work uses educational databases provided by INEP and applies regression techniques with the purpose of estimating the indicator of teachers with higher education in the scenario of basic education. This application of Educational Data Mining is based on the phases of the CRISP-DM methodology. After correlational analyzes of the variables, linear and robust regression models were applied in order to compare the performance and provide a model that minimizes the prediction error. The models were evaluated by absolute mean error in addition to graphs and statistical tests. The results indicate that the robust regression obtained better results in the estimation of the variable listed in this study.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUFSCarpt_BR
dc.subjectMétodos estatisticos-metodologia CRISP-DMpt_BR
dc.subjectMetodologia CRISP-DMpt_BR
dc.titleEstudo sobre docentes do ensino básico através de indicadores educacionais e modelos de regressãopt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste trabalho utiliza bases de dados educacionais fornecidas pelo INEP e aplica técnicas de regressão com o objetivo de estimar o indicador de ˜ docentes com curso superior no cenário da educação básica. Essa aplicação˜ de Mineração de Dados Educacionais segue como base as fases da metodologia ˜ CRISP-DM. Após analises correlacionais das variáveis, modelos de regressões ˜ linear e robusta foram aplicados com a finalidade de comparar o desempenho e fornecer um modelo que minimize o erro de previsão. Os modelos foram avaliados pelo erro médio absoluto além de gráficos e testes estatísticos. Os resultados indicam que a regressa-o robusta obteve melhores resultados na estimação da variável elencada nesse estudo.pt_BR
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