BIA - IFPI Campus Uruçuí Licenciatura Licenciatura em Matemática - Uruçuí
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMendes, Francisco Bezerra-
dc.date.accessioned2025-03-13T02:26:10Z-
dc.date.available2025-03-13T02:26:10Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationMENDES, Francisco Bezerra Mendes. Investigação dos principais fatores que influenciam o desempenho dos estudantes no ENEM no estado do Piauí, com ênfase na utilização de Marchine Learning para previsão das notas. Orientador: Ernandes Guedes Moura. 2024. 16 F. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí, Uruçuí, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4081-
dc.description.abstractThis project aims t o analyze the factors that influence student performance in the National High School Exam (ENEM) in the state of Piauí, and to develop a machine learning (ML) model to predict student grades. The project involves data collection and analysis, preprocessing, feature selection, training, and model evaluation, with the aim of understanding the main variables that affect student performance and providing a useful predictive tool for educators and managerspt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectENEMpt_BR
dc.subjectDesempenho de estudantespt_BR
dc.subjectAnálise de dadospt_BR
dc.titleInvestigação dos principais fatores que influenciam o desempenho dos estudantes no ENEM no estado do Piauí, com ênfase na utilização de Marchine Learning para previsão das notaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.creator.Latteslattes.cnpq.br/7977118701016113pt_BR
dc.contributor.advisor1Moura, Ernandes Guedes-
dc.contributor.advisor1Latteslattes.cnpq.br/4268606636822490pt_BR
dc.description.resumoEste projeto tem como objetivo analisar os fatores que influenciam o desempenho dos alunos no Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), no Estado do Piauí, e desenvolver um modelo de aprendizado de máquina (Machine Learning -ML) para prever as notas dos participantes. O projeto envolve a coleta e análise de dados, pré-processamento, seleção de características, treinamento e avaliação do modelo, com o intuito de compreender as principais variáveis que afetam o desempenho dos alunos e fornecer uma ferramenta preditiva útil para educadores e gestorespt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Uruçuípt_BR
dc.publisher.initialsIFPIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
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