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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorLima, Marcos Vinicius De Andrade-
dc.contributor.authorSouza, Gustavo Barreto de-
dc.date.accessioned2025-09-02T12:30:38Z-
dc.date.available2025-09-02T12:30:38Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationSOUZA, Gustavo Barreto de. Um estudo comparativo da análise dos erros nos descritores do Spaece entre Fortaleza e o interior do Ceará com uso do algoritmo FP-Growth. 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/82317-
dc.description.abstractThis study investigated error patterns in Mathematics among 9th-grade elementary school students in the 2019 SPAECE large-scale assessment, aiming to compare the difficulties faced by students from Fortaleza and those from municipalities in the interior of Cear´a. Data Science techniques were employed, specifically the FP-Growth algorithm, to identify patterns of student difficulties. The comparative analysis of student performance revealed common learning challenges in geometry and operations with rational numbers. Furthermore, it was found that students from the capital tend to make more mistakes in more complex content, while those from the interior show limitations in more elementary topics. These findings highlight the need for differentiated pedagogical strategies to address learning gaps in Mathematics.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleUm estudo comparativo da análise dos erros nos descritores do Spaece entre Fortaleza e o interior do Ceará com uso do algoritmo FP-Growthpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste estudo investigou os padrões de erro em Matemática entre estudantes do 9º ano do ensino fundamental na avaliação em larga escala SPAECE para o ano de 2019, com o objetivo de comparar as dificuldades dos estudantes da capital Fortaleza e os municípios do interior do Ceará. Foram utilizadas técnicas da Ciência de Dados, com a aplicação do algoritmo FP-Growth, visando identificar padrões de dificuldades dos alunos. A análise comparativa entre os desempenhos dos estudantes revelou dificuldades comuns de aprendizado em geometria e em operações com números racionais e constatou que os alunos da capital tendem a cometer mais erros em conteúdos mais complexos, enquanto os do interior demonstram limitações em tópicos mais elementares. Esses achados evidenciam a necessidade de estratégias pedagógicas diferenciadas para o enfrentamento das defasagens de aprendizagem em Matemática.pt_BR
dc.subject.ptbravaliação em larga escalapt_BR
dc.subject.ptbrmineração de dadospt_BR
dc.subject.ptbrciência de dadospt_BR
dc.subject.ptbrFP-Growthpt_BR
dc.subject.ptbrSpaecept_BR
dc.subject.enlarge-Scale assessment,pt_BR
dc.subject.endata miningpt_BR
dc.subject.endata sciencept_BR
dc.subject.enFP-Growthpt_BR
dc.subject.enSpaecept_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/0009-0002-6583-2193pt_BR
local.author.latteshttp://lattes.cnpq.br/9402768660324870pt_BR
Aparece en las colecciones: ENGENHARIA DE SOFTWARE - RUSSAS - Monografias

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