Capítulo de livro · Informação, Dados e Tecnologia
Análise da relação entre perfil e desempenho acadêmico dos alunos matriculados na Disciplina de Introdução à Programação utilizando algoritmos de classificação
Autoria
Roberto Silva de Oliveira JúniorUniversidade Federal da Paraíba (UFPB)
Douglas Valentim de Almeida CardinsUniversidade Federal da Paraíba (UFPB)
Wenddell Juler Pereira de LimaUniversidade Federal da Paraíba (UFPB)
Thereza Patrícia Pereira PadilhaUniversidade Federal da Paraíba (UFPB)
Vanessa Farias DantasUniversidade Federal da Paraíba (UFPB)
Resumo
Ao ingressar na Universidade, a maioria dos alunos enfrenta dificuldades no aprendizado dos conteúdos da disciplina de Introdução à Programação, primeiro componente curricular de programação nos cursos de Computação e Informática. Muitos alunos terminam evadindo ou reprovando vários semestres nesta disciplina e, assim, comprometem a conclusão de seus cursos. Sabe-se, com base em estudo da literatura, que isso se deve principalmente a aspectos como falta de motivação dos alunos, deficiências do ensino médio e dificuldades com raciocínio lógico e conceitos abstratos. Entretanto, outros fatores podem interferir nos resultados dos discentes. Diante disso, o presente artigo tem como proposta utilizar algoritmos de classificação, disponíveis na ferramenta Weka, para investigar se existe relação entre o perfil (social, acadêmico e econômico) dos alunos e o seu desempenho acadêmico nessa disciplina, com o objetivo de guiar as ações da coordenação do curso e do corpo docente no combate à evasão e à reprovação. Para isso, foram testados dados coletados de um curso de Licenciatura em Ciência da Computação da Universidade Federal da Paraíba. Foram encontradas regras que classificam os alunos em aprovado ou reprovado. Assim, foi constatado que alunos com gasto elevado com transporte, sem conhecimento prévio de computação e idade maior ou igual a 19 anos são propensos a reprovação, já os que não trabalham e têm idade menor ou igual a 18 anos e têm conhecimento prévio de computação são mais propensos a aprovação na disciplina.
Este ano será realizado entre os dias 27 e 29 de novembro na cidade de João Pessoa na Paraíba no auditório da superintendência de tecnologia da informação da Universidade Federal da Paraíba. <br />O título do trabalho submetido é “Análise da relação entre perfil e desempenho acadêmico dos alunos matriculados na Disciplina de Introdução à Programação utilizando algoritmos de classificação” desempenho acadêmico dos alunos matriculados. <br />Os atores envolvidos são eu Roberto Silva Oliveira, Douglas Valentim de Almeida Cardins, Wenddell Juler Pereira de Lima, Thereza Patrícia Pereira Padilha, Vanessa Farias Dantase.<br />Uma preocupação do ensino superior do mundo é o índice de evasão são maiores nos primeiros períodos dos cursos. Nos casos dos cursos de computação e engenharia uma preocupação é a falta de atenção nas disciplinas de programação.<br />Nos últimos anos pesquisadores têm concentrado os estudos na bolsa de encontrar respostas para esses problemas analisando dados acadêmicos sociais e econômicos. O aumento da disponibilidade dos dados dos alunos no interesse dos pesquisadores na área de mineração de dados informática na educação faz surgir uma nova área de pesquisa conhecida como mineração de dados educacionais, visa explorar dados do ambiente educacional para descobrir padrões, isto é conhecimento oculto escolhido nos dá para contribuir no entendimento do processo de aprendizagem e assim acelerar a tomada de decisão sobre novas práticas pedagógicas.<br />Este artigo tem como objetivo geral investigar uma relação que o perfil social cultural acadêmico e econômico dos alunos em seu desempenho acadêmico na disciplina de introdução a programação a fim de minimizar os altos índices de evasão de reprovação na disciplina.<br />No meio do semestre letivo de 2017.1 foi aplicado formulário web para 42 alunos matriculados na disciplina de IP com 19 perguntas objetivas envolvendo aspectos pessoais econômicos e acadêmicos todas as perguntas do formulário fizeram parte do conjunto de dados obtidos como atributo ao fim do semestre foi disponibilizado a situação final dos alunos aprovado e reprovado que foi adicionado ao conjunto de dados como atributo clássico hotton.<br />Dos 42 registros, 34 eram da classe aprovado, 08 reprovado, em seguida os dados foram transformados e disponibilizados em formato .arff formato padrão da entrada para ferramenta WEKA.<br />Por fim os dados foram aplicados aos algoritmos de classificação OneR, PART e JRip, disponíveis na ferramenta WEKA e tem como sair do conjunto de regras resultados no OneR neste caso somente um atributo gasto no transporte foi usado para separar a classe aprovados e reprovados, onde classificou 33 instância aproximadamente, 78 pontos 6% e 9 incorretamente 21.4%. O alto gasto com transporte é uma possibilidade de reprovar na disciplina.<br />Resultados com algoritmos PART classificou 36 instâncias corretamente aproximadamente 85.7% e seis incorretamente 14,3%.<br />A regras geradas pelo algoritmo PART falavam que os alunos que não trabalha que tem idade menor de 18 anos tem grande possibilidade de ser aprovado, os que já tinha conhecimento prévio do curso têm maior possibilidade de ser aprovado, os que não trabalham e têm conhecimento prévio do curso tem possibilidade de ser aprovado.<br />Resultados do algoritmos JRip classificou 35 instâncias corretamente aproximadamente 83,3% e 7 incorretamente 16,7%.<br />A regra gerada pelo algoritmo JRip falava que os alunos que não têm conhecimento prévio de computação e tem idade maior que 19 tem maior possibilidade de ser reprovado na disciplina de introdução à programação.<br />Considerações finais o crescente índice de reprovações na educação na disciplina de introdução a programação é alarmante e cabíveis de medidas que visem o seu crescimento. <br />Logo foi primordial a captação de dados e averiguação e o estudo com a aplicação de mineração de dados apresentou-se como alternativa para a obtenção de informações pertinentes embora conjunto de dados aplicado tenha sido restrito principalmente no que diz respeito à quantidade registro dos alunos reprovados foi evadidos foi possível ter um modelo perfil de alunos que perdem a disciplina de IP mesmo com esses empecilhos na descrição do vídeo vocês podem entrar em contato conosco pois estaremos deixando nossos e-mails.
