RecomendaTEC: um sistema de recomendação para o auxílio de estudantes do ensino médio na escolha de um curso na educação profissional e tecnológica

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1Dias Júnior, Maurício Vieira
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-4567-7974
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7559926762884507
dc.contributor.referee1Ataide, Walker Araújo
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6633919671327276
dc.contributor.referee2Bezerra, Rosivânia Silva
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5585915585256487
dc.creatorCavalcante, Damares da Silva
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7904083875241897
dc.date.accessioned2024-09-24T12:22:49Z
dc.date.available2024-09-24T12:22:49Z
dc.date.issued2023-12-13
dc.description.abstractIn the globalized world in which we live, the amount of accessible information has become infinite in content, modality and forms of access. The process of choosing among so many options becomes humanly difficult, which is why forms of filters have emerged both in online search engines and in textual and multimedia content hosting platforms. The study of students' best learning possibilities is a field present within the issues of Educational Psychology. Recommender systems began to gain space within the scope of education due to the possibility of bringing advantages to students in different aspects. The departure of high school students to professional technical education at a technical level or higher becomes a challenge, given that choosing an area of activity implies a choice that will have repercussions throughout their lives. The general objective of the research is to propose a recommendation system model for choosing courses to help students make better decisions based on extrinsic and intrinsic characteristics of the student. The research will use data from students' entire basic education records and a profile questionnaire based on the RIASEC model. The recommendation system will use content-based filtering and collaborative filtering algorithms. As future work, we intend to implement the model for the development of a tool for application with two levels of students: (1) they are attending high school; and (2) students who completed high school more than 1 year ago. With the results of the application, it will be possible to determine the level of effectiveness of the proposed solution.
dc.description.resumoNo mundo globalizado em que vivemos, a quantidade de informações acessíveis tornaram-se infinitas em conteúdo, modalidade e formas de acesso. O processo de escolha em meio a tantas opções torna-se humanamente dificultoso, por isso, surgiram formas de filtros tanto nos mecanismos de busca online quanto nas plataformas de hospedagens de conteúdos textuais e multimídia. O estudo das melhores possibilidades de aprendizagem dos alunos é um campo presente dentro da problemática da Psicologia Educacional. Os sistemas de recomendação (SR) começaram a ganhar espaço dentro do âmbito da educação pela possibilidade de trazer vantagens para os estudantes sob diferentes aspectos. A saída de estudantes do ensino médio para o ensino técnico profissional de nível técnico ou superior torna-se um desafio, dado que a escolha de uma área de atuação implica em uma escolha que irá gerar repercussão em toda a sua vida. O objetivo geral da pesquisa é propor um modelo SR para a escolha de cursos para auxiliar os estudantes a tomarem uma melhor decisões com base em características extrínsecas e intrínsecas ao aluno. A pesquisa utilizará dados do histórico escolar de todo o ensino básico dos alunos e um questionário de perfil baseado no modelo Realistic-Investigative-Artistic-Social-Enterprising-Conventional (RIASEC). O SR utilizará os algoritmos de filtragem baseada em conteúdo e filtragem colaborativa. Como trabalhos futuros, pretende-se implementar o modelo para o desenvolvimento de uma ferramenta para aplicação com dois níveis de estudantes: (1) estão cursando o ensino médio; e (2) estudantes que acabaram o ensino médio há mais de 1 ano. Com os resultados da aplicação será possível determinar o nível de efetividade da solução proposta.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifal.edu.br/handle/123456789/738
dc.language.isopt
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentCampus Arapiraca
dc.publisher.programEspecialização em Docência na Educação Profissional
dc.rightsAttribution-ShareAlike 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
dc.subjectEducação
dc.subjectEnsino a Distância
dc.subjectsistemas de recomendação
dc.subjectEnsino técnico
dc.subjectInteligência Artificial
dc.subjectEducation
dc.subjectDistance learning
dc.subjectRecommendation systems
dc.subjectTechnical education
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subject.cnpqCIENCIAS HUMANAS
dc.titleRecomendaTEC: um sistema de recomendação para o auxílio de estudantes do ensino médio na escolha de um curso na educação profissional e tecnológica
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
TCC Especialização_Damares da Silva.pdf
Tamanho:
1.13 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.66 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar

Coleções

TCC Docência na Educação Profissional