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Lud-lud/clustering_analysis

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Segmentação de alunos por meio de método de clusterização k-means

O objetivo deste projeto é desenvolver uma classificação dos estudantes com base nas suas notas. Foram realizadas duas análises, sendo uma com notas com notas escolares simuladas, e outra com notas reais do Enem.

A análise de clustering com notas do boletim escolar pode ser útil para aplicação de materiais de reforço que mais se adequem às forças e fraquezas dos alunos. Para aqueles alunos com dificuldades em Matemática, mas com facilidade em Ciências da Natureza, podem ser criados exemplos didáticos e questões que ensinem e avaliem o aprendizado de Matemática utilizando contextos oriundos das Ciências da Natureza.

A expectativa é que a associação de novos conhecimentos ao conhecimento pré-existente ajudará os alunos na compreensão e memorização do conteúdo, maximizando o aprendizado.

Notas Escolares

Foram criados 4 clusters, sendo eles:

  • Cluster 0: Alto a médio desempenho em Humanas e baixo desempenho em Exatas;
  • Cluster 1: Alto desempenho em Humanas, com alto a médio desempenho em Exatas;
  • Cluster 2: Baixo desempenho em todas as disciplinas;
  • Cluster 3: Alto a médio desempenho em todas as disciplinas.

Como conclusão do objetivo do estudo, foram feitas as seguintes recomendações:

  • Cluster 0: Recomenda-se a criação de conteúdos de reforço de Matemática e Tecnologia e Informática mesclados com Língua Portuguesa, Ensino Religioso e Geografia.
  • Cluster 1: Recomenda-se a criação de conteúdos de reforço para todas as disciplinas de humanas mesclados com Matemática e Ciências.
  • Cluster 2: Recomenda-se a criação de conteúdos de reforço para todas as disciplinas mescladas entre si.
  • Cluster 3: Recomenda-se a criação de conteúdos de reforço de Ciências, Língua Portuguesa e Educação Física mesclados com História, Língua Estrangeira e Tecnologia e Informática.

Veja o desenvolvimento completo do projeto aqui.

Notas do Enem

Os clusters 0 (vermelho) e 2 (verde) têm pelo menos 50% das observações (dentro das caixinhas) com valores similares para todas as disciplinas, com exceção de Redação, na qual o cluster 0 exibiu notas maiores que o 2.

Os clusters 1 (amarelo) e 3 (azul) também exibiram notas similares em todas as disciplinas, com exceção da Redação, em que o cluster 3 exibiu maiores notas do que o cluster 1.

Já o cluster 4 exibiu notas mais altas em todas as disciplinas.

Os grupos formados possuem notas simulares na maioria das disciplinas, com exceção da Redação. Isso se deve, provavelmente, ao caráter multidisciplinar as questões do Enem, ou seja, a capacidade do inscrito em uma área do conhecimento está correlacionada com as outras áreas devido à presença de conhecimentos e habilidades desta área nas diversas outras áreas.

No entanto, a nota de Redação tem uma correlação é moderada com as notas das demais áreas. Em geral, as notas na Redação foram maiores do que as notas nas demais áreas. Isto pode estar relacionado com a forma de avaliação, uma vez que a prova de Redação é discursiva, enquanto as provas das demais áreas é de múltipla escolha.

Veja o desenvolvimento completo do projeto aqui.

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Análise de clustering pelos métodos hierárquico aglomerativo e k-means em Python

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