Sistema Eletrônico de Administração de Conferências, VII CONNEPI - Congresso Norte Nordeste de Pesquisa e Inovação

Tamanho da fonte: 
A contribuição de Mineração de Dados no processo de Autoavaliação dos cursos superiores do Instituto Federal de Sergipe
Fausto Bernard Melo Soares, Leopoldo Ramos de Oliveira, José Acácio de Jesus Moura, Aydano Pamponet Machado, Patrick Henrique da Silva Brito

Última alteração: 2012-08-28

Resumo


: Este artigo tem como foco avaliação institucional que é um dos componentes do instrumento da avaliação das instituições de ensino superior (IES), previsto no SINAES (Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior), bem como a análise dos resultados da avaliação realizada pelos discentes quanto aos cursos superiores do IFS(Instituto Federal de Sergipe) no processo de autoavaliação desta instituição no contexto da IA  ( inteligência artificial ), utilizando a mineração de dados e a técnica de classificação através do algoritmo, árvore de decisão (decision tree) implementado  no  software Rapindminer (versão 5.2). Através da Mineração de dados foi possível descobrir a relevância dos atributos(questões)  envolvidos no processo de autoavaliação com o objetivo de detectar fragilidades e potencialidades da IES e fornecer aos gestores subsídios para tomada de decisão 

 


Texto completo: PDF