Análise e caracterização de padrões de escolha de disciplinas do curso de Engenharia de Computação do ICEA para recomendação de matrículas semestrais.

Abstract

Este trabalho apresenta uma metodologia capaz de identificar o perfil de disciplinas cursadas pelos discentes do curso de Engenharia da Computação (EC) do Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas (ICEA), através da utilização de tarefas e técnicas de Mineração de Dados. O presente trabalho foi modelado baseado no histórico escolar dos alunos diplomados e evadidos de tal modo a diferir as estratégias de escolha e desempenho entre esses grupos de alunos. Para evidenciar os fatos mencionados, foi utilizado o Algoritmo Apriori para a Extração de Regras de Associação baseado nas disciplinas cursadas pelos discentes. Os resultados mostram-se bastante promissores ao identificar de forma sucinta regras capazes de levar os alunos ao sucesso acadêmico bem como a evasão. Para o grupo de diplomados, diferentes regras foram geradas envolvendo as disciplinas, como por exemplo o adiantamento de algumas disciplinas como Fundamentos de Ciência do Ambiente e Compiladores nos períodos finais. Essas regras resultam em uma diversidade maior de caminhos a serem percorridos para atingir o objetivo. Entretanto para os discentes que optaram pela evasão, essa comportamento pode ser observado a partir de quando a reprovação na disciplina Cálculo Diferencial e Integral I implica a reprovação em Geometria Analítica e Álgebra Linear com confiança superior à 50% para os quatro primeiros períodos do curso.