Desvendando as percepções dos alunos: Análise de desempenho com K-Means melhorado
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A aprendizagem automática (AM) é um ramo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender a partir de dados sem programação explícita. A aprendizagem automática é aplicada em vários domínios, incluindo a educação, o reconhecimento de padrões, as indústrias, as redes sociais e as recomendações de produtos. Na educação, o AM e a extração de dados educativos (EDM) estão a tornar-se cruciais devido à quantidade crescente de dados dos alunos. A EDM ajuda a descobrir informações ocultas em conjuntos de dados educativos, contribuindo para a melhoria do desempen...
A aprendizagem automática (AM) é um ramo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender a partir de dados sem programação explícita. A aprendizagem automática é aplicada em vários domínios, incluindo a educação, o reconhecimento de padrões, as indústrias, as redes sociais e as recomendações de produtos. Na educação, o AM e a extração de dados educativos (EDM) estão a tornar-se cruciais devido à quantidade crescente de dados dos alunos. A EDM ajuda a descobrir informações ocultas em conjuntos de dados educativos, contribuindo para a melhoria do desempenho dos alunos e para uma melhor tomada de decisões por parte dos professores e das instituições. Técnicas como o agrupamento (por exemplo, K-means modificado) e a classificação (por exemplo, árvores de decisão) são normalmente utilizadas para analisar o desempenho dos alunos. O agrupamento agrupa os alunos com base em caraterísticas, enquanto o método Elbow ajuda a determinar a dimensão ideal do agrupamento. O ML na educação ajuda a melhorar os resultados dos alunos e a otimizar as decisões administrativas, o que o torna valioso tanto para os alunos como para as instituições. Esta abordagem baseada em dados é fundamental para melhorar a qualidade do ensino no futuro.
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