Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80166
Type: TCC
Title: Aplicação de Ciência de Dados em um Ambiente Virtual de Aprendizagem: um estudo de caso na disciplina de Programação Orientada a Objetos
Authors: Araújo, Mateus de Sousa
Advisor: Lima, Marcos Vinicius de Andrade
Keywords in Brazilian Portuguese : análise de aprendizagem;programação orientada a objetos;ciência de dados;recomendação de conteúdos
Keywords in English : learning analytics;object-oriented programming;data science;content recommendation
Knowledge Areas - CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE
Issue Date: 2025
Citation: 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.
Abstract in Brazilian Portuguese: 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
Author's ORCID: https://orcid.org/0009-0007-2775-6237
Author's Lattes: https://lattes.cnpq.br/1833095987898013
Access Rights: Acesso Aberto
Appears in Collections:ENGENHARIA DE SOFTWARE - RUSSAS - Monografias

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2025_tcc_msaraujo.pdf1,62 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.