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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLima, Marcos Vinicius de Andrade-
dc.contributor.authorAraújo, Mateus de Sousa-
dc.date.accessioned2025-03-26T14:37:14Z-
dc.date.available2025-03-26T14:37:14Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationARAÚJO, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80166-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAplicação de Ciência de Dados em um Ambiente Virtual de Aprendizagem: um estudo de caso na disciplina de Programação Orientada a Objetospt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste 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.pt_BR
dc.subject.ptbranálise de aprendizagempt_BR
dc.subject.ptbrprogramação orientada a objetospt_BR
dc.subject.ptbrciência de dadospt_BR
dc.subject.ptbrrecomendação de conteúdospt_BR
dc.subject.enlearning analyticspt_BR
dc.subject.enobject-oriented programmingpt_BR
dc.subject.endata sciencept_BR
dc.subject.encontent recommendationpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWAREpt_BR
local.author.orcidhttps://orcid.org/0009-0007-2775-6237pt_BR
local.author.latteshttps://lattes.cnpq.br/1833095987898013pt_BR
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