Processo analítico para aprimoramento educacional (PAAE): extraindo informação relevante para o aprendizado utilizando inteligência artificial e mineração de dados (2024)
- Authors:
- Autor USP: SILVEIRA, MARCOS GABRIEL GELORME - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PCS
- Subjects: EDUCAÇÃO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; LITERATURA
- Language: Português
- Abstract: Educação é um assunto crítico para o desenvolvimento da sociedade. Ultimamente a quantidade de dados disponíveis e a capacidade de processamento dos computadores tem trazido novas oportunidades para o desenvolvimento de soluções para apoiar a educação, inclusive para aperfeiçoar o aprendizado. O uso de técnicas de processamento de dados e de modelagem computacional para o aperfeiçoamento do ensino é definido como analítica de aprendizado. Mesmo com um vasto sucesso em prever o desempenho dos estudantes, existe uma desassociação com a identificação de melhorias para o processo de aprendizado. Este trabalho tem como objetivo a criação de um método para realizar a extração de informação relevante ao aprendizado utilizando inteligência artificial, mineração de dados e aprendizado de máquina, visando propiciar insumos para aplicações no ambiente de ensino. A condução do trabalho seguiu a metodologia Design Science Research. O método apresentado sintetiza e formaliza os processos identificados na literatura ao contextualizar, expandir e roteirizar o processo CRISP-DM para a aplicação educacional ao auxiliar os atores no processo pedagógico a extraírem informação relevante e identificar melhorias. O processo desenvolvido é aplicado em dados reais disponibilizados pela Open University e em dados relacionados ao oferecimento de 2022 da disciplina Estrutura de Dados e Algoritmos para Engenharia Elétrica, da Escola Politécnica da USP. Dentre os resultados extraídos pela aplicação do processo é destacada criação de três modelos de previsão da aprovação dos estudantes com acurácia de até 89%, uma ferramenta para a escolha da estratégia de ensino para cada aluno com potencial para o aumento da aprovação em 11% e a identificação de diversos insumos para ajustes pedagógicos.
- Imprenta:
- Data da defesa: 04.09.2024
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ABNT
SILVEIRA, Marcos Gabriel Gelorme. Processo analítico para aprimoramento educacional (PAAE): extraindo informação relevante para o aprendizado utilizando inteligência artificial e mineração de dados. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14112024-105738/pt-br.php. Acesso em: 25 jan. 2026. -
APA
Silveira, M. G. G. (2024). Processo analítico para aprimoramento educacional (PAAE): extraindo informação relevante para o aprendizado utilizando inteligência artificial e mineração de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14112024-105738/pt-br.php -
NLM
Silveira MGG. Processo analítico para aprimoramento educacional (PAAE): extraindo informação relevante para o aprendizado utilizando inteligência artificial e mineração de dados [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14112024-105738/pt-br.php -
Vancouver
Silveira MGG. Processo analítico para aprimoramento educacional (PAAE): extraindo informação relevante para o aprendizado utilizando inteligência artificial e mineração de dados [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14112024-105738/pt-br.php
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