Desvendando as percepções dos alunos: Análise de desempenho com K-Means melhorado

A aprendizagem autom嫢ica (AM) ?um ramo da intelig瘽cia artificial que permite aos computadores aprender a partir de dados sem programa誽o expl獳ita. A aprendizagem autom嫢ica ?aplicada em v嫫ios dom璯ios, incluindo a educa誽o, o reconhecimento de padr髊s, as indtrias, as redes sociais e as recomenda踥es de produtos. Na educa誽o, o AM e a extra誽o de dados educativos (EDM) est緌 a tornar-se cruciais devido ?quantidade crescente de dados dos alunos. A EDM ajuda a descobrir informa踥es ocultas em conjuntos de dados educativos, contribuindo para a melhoria do desempenho dos alunos e para uma melhor tomada de decis髊s por parte dos professores e das institui踥es. T嶰nicas como o agrupamento (por exemplo, K-means modificado) e a classifica誽o (por exemplo, 嫫vores de decis緌) s緌 normalmente utilizadas para analisar o desempenho dos alunos. O agrupamento agrupa os alunos com base em carater疄ticas, enquanto o m彋odo Elbow ajuda a determinar a dimens緌 ideal do agrupamento. O ML na educa誽o ajuda a melhorar os resultados dos alunos e a otimizar as decis髊s administrativas, o que o torna valioso tanto para os alunos como para as institui踥es. Esta abordagem baseada em dados ?fundamental para melhorar a qualidade do ensino no futuro.