BIA - IFPI Campus Corrente Tecnologia Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Corrente
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorNascimento, Francisco Leite do-
dc.date.accessioned2024-07-24T13:23:43Z-
dc.date.available2024-07-24T13:23:43Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/3322-
dc.description.abstractEducation is a fundamental pillar for the individual and social development of a country. However, school performance in Brazil and, especially in the state of Piauí, still presents significant disparities, especially when socioeconomic factors are considered. Given this, an analysis of the interactions between these and the academic performance of students in the 3rd year of high school in public schools in the state is proposed, specifically in the subjects of Portuguese Language and Mathematics. For this investigation, data from the 2021 Basic Education Assessment System (SAEB) were used. The methodology adopted comprised a phase of exploratory analysis, pre-processing, and data modeling, with these steps being carried out using the K-Nearest Neighbors algorithms. (KNN) and Random Forest. The results obtained indicate that the most influential socioeconomic factors on student performance in these two subjects are directly linked to the level of education of parents or guardians. Therefore, it is possible to conclude that greater involvement and educational support on the part of the family have a significant impact on the improvement of students' academic performance. Additionally, it is noteworthy that this study provides a more comprehensive view of the dynamics that influence school performance, highlighting the importance of collaboration between family and school in the educational processpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAnálise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensinopt_BR
dc.subjectSistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB)pt_BR
dc.subjectAlgoritmos K-Nearest Neighbors (KNN) e Random Forestpt_BR
dc.subjectDesempenho educacionalpt_BR
dc.titleA influencia dos fatores socioeconômicos no desempenho escolar dos alunos do SAEB em escolas públicas do estado do Piauípt_BR
dc.title.alternativeuma análise com mineração de dadospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0528179230489815pt_BR
dc.contributor.advisor1Sousa, Carlos Estevão Bastos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1160335660375235pt_BR
dc.description.resumoA educação é um pilar fundamental para o desenvolvimento individual e social de um país. No entanto, o desempenho escolar no Brasil e, em especial no estado do Piauí, ainda apresenta disparidades significativas, especialmente quando se consideram fatores socioeconômicos. Diante disso, é proposta uma análise das interações entre esses e o desempenho acadêmico dos estudantes do 3º ano do Ensino Médio em escolas públicas do estado, especificamente nas disciplinas de Língua Portuguesa e Matemática. Para essa investigação, foram utilizados dados provenientes do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) de 2021. A metodologia adotada compreendeu uma fase de análise exploratória, pré-processamento e modelagem dos dados, sendo estas etapas realizadas com os algoritmos K-Nearest Neighbors (KNN) e Random Forest. Os resultados obtidos indicam que os fatores socioeconômicos mais influentes no desempenho dos alunos nessas duas disciplinas estão diretamente ligados ao nível de escolaridade dos pais ou responsáveis. Portanto, é possível concluir que o maior envolvimento e suporte educacional por parte da família exercem um impacto significativo no aprimoramento do desempenho acadêmico dos alunos. Adicionalmente, destaca-se que este estudo proporciona uma visão mais abrangente das dinâmicas que influenciam o desempenho escolar, destacando a importância da colaboração entre família e escola no processo educacionalpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Correntept_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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