Produção Nacional
Análise de dados educacionais do Instituto Federal do Pará Campus Altamira utilizando algoritmo de clusterização Farthtest First
2024; Servicios Academicos Intercontinentales; Volume: 16; Issue: 9 Linguagem: Português
10.55905/cuadv16n9-007
ISSN1989-4155
AutoresWilliam de Sousa Lima, Daniel de Oliveira Ferraz, Ailton Lopes de Sousa, Gilberto de Melo,
Tópico(s)Statistical Methods and Applications
ResumoA análise de dados educacionais tem ganhado crescente relevância na atualidade, sendo uma ferramenta essencial para a compreensão e melhoria dos processos de ensino e aprendizagem. Esse trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de clusterização para analisar dados educacionais do Instituto Federal do Pará (IFPA), campus Altamira, referentes aos anos de 2018 a 2021, com intuito de gerar grupos utilizando o algoritmo Farthest First presente no software WEKA. Utilizando dados coletados do sistema acadêmico, o estudo organizou as informações dos discentes contendo 15 atributos diferentes, abrangendo tanto aspectos socioeconômicos quanto acadêmicos dos estudantes. A análise resultou na formação de seis clusters distintos, cada um representando diferentes perfis de alunos com base em características como desempenho acadêmico, número de faltas e situação no curso. A análise dos clusters revelou a complexidade dos fatores que influenciam a trajetória acadêmica dos estudantes. A utilização do algoritmo Farthest First mostrou-se eficaz na identificação de padrões relevantes, destacando a importância de considerar aspectos socioeconômicos e pessoais além do desempenho acadêmico para entender as dinâmicas de permanência e evasão nos cursos superiores.
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