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dc.contributor.authorRocha, Murilo Luiz Freire da-
dc.date.accessioned2019-05-28T19:17:02Z-
dc.date.available2019-05-28T19:17:02Z-
dc.date.issued2017-06-29-
dc.identifier.urihttp://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/436-
dc.description.abstractO crescimento de cursos de educação à distância e o consequente aumento do número de alunos nessa modalidade têm trazido à tona um grande volume de dados educacionais que são de suma importância às instituições de ensino. Porém, essas informações não são utilizadas pelos gestores de forma adequada, o que demanda a criação de novas ferramentas capazes de tratá-las de maneira sistemática, afim de estabelecer indicadores acadêmicos para esses gestores. Este trabalho demonstra o desenvolvimento de um sistema que cria perfis característicos de alunos a partir de certas informações obtidas da base de dados de uma universidade - Uniube. O sistema utiliza um tipo de inteligência artificial, chamado de Rede Neural Artificial com vetores quantizadores de aprendizagem, para classificar os dados em grupos distintos. Os resultados mostraram uma distribuição coerente dos conjuntos de alunos, além de outros grupos, divergentes e característicos, o que corrobora o juízo de que esse modelo computacional é satisfatoriamente adequado tanto para a mineração de dados educacionais quanto para a descoberta de conhecimento dentre essas mesmas informações.pt_BR
dc.subjectEducação à Distânciapt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectModelo Computacional.pt_BR
dc.titleANÁLISE DE DADOS EDUCACIONAIS POR MEIO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS DO TIPO LVQpt_BR
dc.typeArticlept_BR
Aparece nas coleções:2017/1

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