Análise da relação entre perfil e desempenho acadêmico dos alunos matriculados na disciplina de Introdução à Programação utilizando algoritmos de classificação

Autores

  • Roberto Silva de Oliveira Júnior Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
  • Douglas Valentim de Almeida Cardins Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
  • Wenddell Juler Pereira de Lima Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
  • Thereza Patrícia Pereira Padilha Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
  • Vanessa Farias Dantas Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

DOI:

https://doi.org/10.22477/ii.widat.114

Palavras-chave:

programação, evasão, reprovação, mineração de dados

Resumo

Ao ingressar na Universidade, a maioria dos alunos enfrenta dificuldades no aprendizado dos conteúdos da disciplina de Introdução à Programação, primeiro componente curricular de programação nos cursos de Computação e Informática. Muitos alunos terminam evadindo ou reprovando vários semestres nesta disciplina e, assim, comprometem a conclusão de seus cursos. Sabe-se, com base em estudo da literatura, que isso se deve principalmente a aspectos como falta de motivação dos alunos, deficiências do ensino médio e dificuldades com raciocínio lógico e conceitos abstratos. Entretanto, outros fatores podem interferir nos resultados dos discentes. Diante disso, o presente artigo tem como proposta utilizar algoritmos de classificação, disponíveis na ferramenta Weka, para investigar se existe relação entre o perfil (social, acadêmico e econômico) dos alunos e o seu desempenho acadêmico nessa disciplina, com o objetivo de guiar as ações da coordenação do curso e do corpo docente no combate à evasão e à reprovação. Para isso, foram testados dados coletados de um curso de Licenciatura em Ciência da Computação da Universidade Federal da Paraíba. Foram encontradas regras que classificam os alunos em aprovado ou reprovado. Assim, foi constatado que alunos com gasto elevado com transporte, sem conhecimento prévio de computação e idade maior ou igual a 19 anos são propensos a reprovação, já os que não trabalham e têm idade menor ou igual a 18 anos e têm conhecimento prévio de computação são mais propensos a aprovação na disciplina.

Artigo apresentado no II Workshop de Informação, Dados e Tecnologia, realizado nos dias 27 a 29 de novembro de 2018, na Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Disponível originalmente em: https://dadosabertos.info/enhanced_publications/idt/. Acesso em: 25 set. 2023.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Roberto Silva de Oliveira Júnior, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Possui ensino-medio-segundo-grau pelo Colégio Santo Antonio GEO (2014). Tem experiência na área de Ciência da Computação.

Douglas Valentim de Almeida Cardins, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Tem experiência na área de Ciência da Computação. Com certa experiência em programação em Java e Python.

Wenddell Juler Pereira de Lima, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Licenciado em Ciência da Computação - Pós graduando em Engenharia de Software com ênfase em testes e qualidades de softwares.

Thereza Patrícia Pereira Padilha, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Possui graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Universidade do Tocantins (1996), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1999) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2005). Atualmente é professora Associado I do Departamento de Ciências Exatas, Campus IV, da Universidade Federal da Paraíba. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, aquisição de conhecimento, redes Bayesianas e aprendizado colaborativo. Atua ainda como avaliadora institucional e de cursos do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais (INEP).  

Vanessa Farias Dantas, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2001) e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2003). Atualmente é professora assistente da Universidade Federal da Paraíba, Campus IV, com pesquisas na área de ensino de programação. 

Downloads

Publicado

27/11/2018

Como Citar

OLIVEIRA JÚNIOR, R. S. de; CARDINS, D. V. de A.; LIMA, W. J. P. de; PADILHA, T. P. P.; DANTAS, V. F. Análise da relação entre perfil e desempenho acadêmico dos alunos matriculados na disciplina de Introdução à Programação utilizando algoritmos de classificação. Anais do Workshop de Informação, Dados e Tecnologia - WIDaT, [S. l.], v. 2, p. 4–10, 2018. DOI: 10.22477/ii.widat.114. Disponível em: https://widat.ibict.br/index.php/widat2023/article/view/114. Acesso em: 6 abr. 2026.