UTILIZAÇÃO DE MODELOS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E ADITIVOS GENERALIZADOS NA PREVISÃO DO DESEMPENHO E PERMANÊNCIA ACADÊMICA

Ricardo da Silva Diniz Filho; Roberto Luís da Silva Carvalho

Título do Trabalho

Autores

Ricardo da Silva Diniz Filho
Roberto Luís da Silva Carvalho

Modalidade

Resumo

Área temática

Eixo Temático 3 - Educação, Redução das Desigualdades e Justiça Social

Data de Publicação

09/09/2024

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/xvi-confict-ix-conpg-445276/840451-utilizacao-de-modelos-de-redes-neurais-artificiais-e-aditivos-generalizados-na-previsao-do-desempenho-e-permanenc

ISBN

978-65-272-0687-3

Palavras-Chave

modelagem matemática; modelagem estatística; indicadores educacionais.

Resumo

Este estudo tem como objetivo avaliar o desempenho acadêmico e a permanência do estudante na instituição em função de variáveis motivacionais e de aspectos institucionais, tais como percepção da satisfação institucional, motivos de escolha dos cursos entre outras variáveis demográficas. Participarão do estudo quatrocentos alunos dos cursos Técnicos Integrados do Instituto Federal Fluminense, campus Bom Jesus do Itabapoana. A amostra será estratificada por curso e proporcional ao tamanho dos estratos. A seleção será aleatória, com nível de confiança de 95% e margem de erro 5%. O questionário de investigação conterá questões com informações sociodemográficos, como raça, sexo e idade, e variáveis acadêmicas, como ano, turma, curso e motivos de escolha do mesmo. As medidas de desempenho e frequência escolar serão obtidas através do sistema acadêmico, no qual o aluno tem acesso às suas pontuações. Serão utilizadas as escalas de Motivação Acadêmica, Satisfação Acadêmica Universitária, que será adaptada para o Ensino Médio, e escala de Expectativa de Futuro. Visando identificar quais são os fatores que interferem no desempenho e permanência na instituição, além das estatísticas descritivas e comparações entre grupos, serão ajustados modelos por redes neurais artificiais e modelos de aditivos generalizados. Será adotado o nível de significância de 5%. Para análise de dados serão utilizados os softwares de análise de estatísticas IBM SPSS e o R. Espera-se contribuir para a melhoria da compreensão da relação escola, alunos, desempenho, permanência com a satisfação acadêmica, a motivação e a expectativa de futuro, também fornecer subsídios para uma melhor interação entre a instituição e a formação dos estudantes.

Título do Evento: XVI CONFICT / IX CONPG
Cidade do Evento: Campos dos Goytacazes
Título dos Anais do Evento: Anais do XVI Congresso de Iniciação Científica e Tecnológica e IX Congresso Fluminense de Pós-Graduação
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

FILHO, Ricardo da Silva Diniz; CARVALHO, Roberto Luís da Silva. UTILIZAÇÃO DE MODELOS DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E ADITIVOS GENERALIZADOS NA PREVISÃO DO DESEMPENHO E PERMANÊNCIA ACADÊMICA.. In: Anais do XVI Congresso de Iniciação Científica e Tecnológica e IX Congresso Fluminense de Pós-Graduação. Anais...Campos dos Goytacazes(RJ) UENF, 2024. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/xvi-confict-ix-conpg-445276/840451-UTILIZACAO-DE-MODELOS-DE-REDES-NEURAIS-ARTIFICIAIS-E-ADITIVOS-GENERALIZADOS-NA-PREVISAO-DO-DESEMPENHO-E-PERMANENC. Acesso em: 16/07/2025