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Revista Lasallista de Investigación
versão impressa ISSN 1794-4449
Resumo
DIAZ-MARTINEZ, Marco Antonio; AHUMADA-CERVANTES, María de los Angeles e MELO-MORIN, Julia Patricia. Árvores de Decisão como Metodologia para Determinar o Desempenho Acadêmico no Ensino Superior. Rev. Lasallista Investig. [online]. 2021, vol.18, n.2, pp.94-104. Epub 14-Mar-2022. ISSN 1794-4449. https://doi.org/10.22507/rli.v18n2a8.
Introdução.
Este artigo apresenta os resultados da pesquisa Árvores de Decisão como uma metodologia para determinar o desempenho acadêmico no ensino superior.
Objetivo.
Explique o desempenho acadêmico dos estudantes que cursam matérias relacionadas à programação em uma instituição de nível superior localizada na área urbana de Pánuco, Veracruz, México. O desempenho acadêmico apresenta uma situação que diz respeito não apenas às instituições de ensino, mas também a estudantes, pais, professores e diretores. Pode-se mencionar que isso também apresenta uma situação mundial e é investigada em diferentes áreas do conhecimento.
Materiais e métodos.
Foi aplicado um questionário a 341 alunos distribuídos no segundo, quarto e sexto semestre. Foram utilizadas duas técnicas de modelagem estatística: árvore de decisão e regressão linear múltipla, para definir quais variáveis independentes estão associadas ao desempenho acadêmico.
Resultados.
Fica localizado que as variáveis de aprendizagem em sala de aula e os tutoriais externos estão relacionados à variável desempenho acadêmico e que 48,1 % dos alunos precisam de algum apoio acadêmico ou treinamento externo para reforçar a programação.
Conclusões.
Recomenda-se implementar estratégias de melhoria para reduzir a sobrecarga de trabalho dos alunos. Lembre-se também antes de aplicar a pesquisa e que os questionários sejam aplicados nas datas dos testes, uma vez que os alunos estão em altos níveis de estresse.
Palavras-chave : Desempenho acadêmico; Pesquisas futuras poderiam avaliar o efeito no modelagem estatística; estresse acadêmico; desempenho acadêmico; econômico e cultural. árvore de decisão; regressão linear.