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Detecção de Padrões de Desempenho Académico no Ensino
July 2013
LRamos13
Neste trabalho é proposta uma metodologia para detectar padrões de desempenho académico, num curso do ensino superior. Como ferramenta de análise são usadas técnicas de data mining, mais precisamente algoritmos de agrupamento. O caso de estudo para este trabalho é a população estudantil da licen- ciatura em Eng. Informática da FCT-UNL. Propõem-se dois modelos para o aluno, que servem de base para a análise. Um mo- delo analisa os alunos tendo em conta a sua performance num ano lectivo e o segundo analisa os alunos tendo em conta o seu percurso académico pelo curso, desde que entrou até se diplomar, transferir ou desistir. Esta análise é realizada recorrendo aos algoritmos de agrupamento: algoritmo aglomerativo hierárquico, k-means, SOM e SNN, entre outros.
M. Sc. dissertation
Luis Pedro Albano Ramos
João Moura Pires
Universidade Nova de Lisboa
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Luis Pedro Albano Ramos, Detecção de Padrões de Desempenho Académico no Ensino, João Moura Pires (superv.), Universidade Nova de Lisboa, July 2013.
<b>Luis Pedro Albano Ramos</b>, <u>Detecção de Padrões de Desempenho Académico no Ensino</u>, <a href="/people/members/view.php?code=542b14e1830dcf7566974fd36b6fccc7" class="supervisor">João Moura Pires</a> (superv.), Universidade Nova de Lisboa, July 2013.
@mastersthesis {LRamos13, author = {Luis Pedro Albano Ramos}, title = {Detec\c{c}{\~a}o de Padr{\~o}es de Desempenho Acad{\'e}mico no Ensino}, school = {Universidade Nova de Lisboa}, note = {Jo{\~a}o Moura Pires (superv.); }, abstract = {Neste trabalho {\'e} proposta uma metodologia para detectar padr{\~o}es de desempenho acad{\'e}mico, num curso do ensino superior. Como ferramenta de an{\'a}lise s{\~a}o usadas t{\'e}cnicas de data mining, mais precisamente algoritmos de agrupamento. O caso de estudo para este trabalho {\'e} a popula\c{c}{\~a}o estudantil da licen- ciatura em Eng. Inform{\'a}tica da FCT-UNL. Prop{\~o}em-se dois modelos para o aluno, que servem de base para a an{\'a}lise. Um mo- delo analisa os alunos tendo em conta a sua performance num ano lectivo e o segundo analisa os alunos tendo em conta o seu percurso acad{\'e}mico pelo curso, desde que entrou at{\'e} se diplomar, transferir ou desistir. Esta an{\'a}lise {\'e} realizada recorrendo aos algoritmos de agrupamento: algoritmo aglomerativo hier{\'a}rquico, k-means, SOM e SNN, entre outros.}, month = {July}, year = {2013}, }
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